mRNA translation is a therapeutic vulnerability necessary for bladder epithelial transformation
Notice bibliographique
Résumé
Using genetically engineered mouse models, this work demonstrates that protein synthesis is essential for efficient urothelial cancer formation and growth but dispensable for bladder homeostasis. Through a candidate gene analysis for translation regulators implicated in this dependency, we discovered that phosphorylation of the translation initiation factor eIF4E at serine 209 is increased in both murine and human bladder cancer, and this phosphorylation corresponds with an increase in de novo protein synthesis. Employing an eIF4E serine 209 to alanine knock-in mutant mouse model, we show that this single posttranslational modification is critical for bladder cancer initiation and progression, despite having no impact on normal bladder tissue maintenance. Using murine and human models of advanced bladder cancer, we demonstrate that only tumors with high levels of eIF4E phosphorylation are therapeutically vulnerable to eFT508, the first clinical-grade inhibitor of MNK1 and MNK2, the upstream kinases of eIF4E. Our results show that phospho-eIF4E plays an important role in bladder cancer pathogenesis, and targeting its upstream kinases could be an effective therapeutic option for bladder cancer patients with high levels of eIF4E phosphorylation.
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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 ».