RAS GTPase signalling to alternative effector pathways
Notice bibliographique
Résumé
RAS GTPases are fundamental regulators of development and drivers of an extraordinary number of human cancers. RAS oncoproteins constitutively signal through downstream effector proteins, triggering cancer initiation, progression and metastasis. In the absence of targeted therapeutics to mutant RAS itself, inhibitors of downstream pathways controlled by the effector kinases RAF and PI3K have become tools in the treatment of RAS-driven tumours. Unfortunately, the efficacy of this approach has been greatly minimized by the prevalence of acquired drug resistance. Decades of research have established that RAS signalling is highly complex, and in addition to RAF and PI3K these small GTPase proteins can interact with an array of alternative effectors that feature RAS binding domains. The consequence of RAS binding to these effectors remains relatively unexplored, but these pathways may provide targets for combinatorial therapeutics. We discuss here three candidate alternative effectors: RALGEFs, RASSF5 and AFDN, detailing their interaction with RAS GTPases and their biological significance. The metastatic nature of RAS-driven cancers suggests more attention should be granted to these alternate pathways, as they are highly implicated in the regulation of cell adhesion, polarity, cell size and cytoskeletal architecture.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,004 |
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 ».