YAP confers resistance to vandetanib in medullary thyroid cancer
Notice bibliographique
Résumé
Medullary thyroid cancer (MTC) is the third most common thyroid cancer. RET (Rearranged in Transformation) gene mutations are considered as one of the major drivers of MTC. Vandetanib suppresses RET activity, and has shown promise in clinical trials. Unfortunately, acquired resistance to vandetanib has been observed in MTC, although the mechanism was largely unknown. We investigated the critical role of YAP (Yes-Associated Protein) on vandetanib resistance in MTC. For this, TT cells (medullary thyroid cancer cells) were treated with vandetanib for 3 months to generate a vandetanib-resistant cell line (TT-R). We investigated the role of YAP on vandetanib-resistance in TT-R cells by performing cell proliferation and colony formation assays, and examined the antitumor effects of YAP inhibitor and vandetanib in a mouse model of xenografted MTC. The TT-R cells displayed 6-fold higher IC50 to vandetanib than the TT cells. Overexpression of YAP resulted in resistance to vandetanib, whereas knockdown of YAP re-sensitized the TT-R cells to vandetanib. The YAP inhibitor synergized with vandetanib on tumor inhibition. Our results suggest that YAP plays an important role in acquired resistance to vandetanib in MTC, providing basis for combating MTC with YAP inhibitor and vandetanib.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».