Overcoming Adaptive Resistance to KRAS and MEK Inhibitors by Co-targeting mTORC1/2 Complexes in Pancreatic Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Activating KRAS mutations are found in over 90% of pancreatic ductal adenocarcinomas (PDACs), yet KRAS has remained a difficult target to inhibit pharmacologically. Here, we demonstrate, using several human and mouse models of PDACs, rapid acquisition of tumor resistance in response to targeting KRAS or MEK, associated with integrin-linked kinase (ILK)-mediated increased phosphorylation of the mTORC2 component Rictor, and AKT. Although inhibition of mTORC1/2 results in a compensatory increase in ERK phosphorylation, combinatorial treatment of PDAC cells with either KRAS (G12C) or MEK inhibitors, together with mTORC1/2 inhibitors, results in synergistic cytotoxicity and cell death reflected by inhibition of pERK and pRictor/pAKT and of downstream regulators of protein synthesis and cell survival. Relative to single agents alone, this combination leads to durable inhibition of tumor growth and metastatic progression in vivo and increased survival. We have identified an effective combinatorial treatment strategy using clinically viable inhibitors, which can be applied to PDAC tumors with different KRAS mutations.
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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) | 0,001 | 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 ».