Extracellular signal-regulated kinase mediates chromatin rewiring and lineage transformation in lung cancer
Notice bibliographique
Résumé
Lineage transformation between lung cancer subtypes is a poorly understood phenomenon associated with resistance to treatment and poor patient outcomes. Here, we aimed to model this transition to define underlying biological mechanisms and identify potential avenues for therapeutic intervention. Small cell lung cancer (SCLC) is neuroendocrine in identity and, in contrast to non-SCLC (NSCLC), rarely contains mutations that drive the MAPK pathway. Likewise, NSCLCs that transform to SCLC concomitantly with development of therapy resistance downregulate MAPK signaling, suggesting an inverse relationship between pathway activation and lineage state. To test this, we activated MAPK in SCLC through conditional expression of mutant KRAS or EGFR, which revealed suppression of the neuroendocrine differentiation program via ERK. We found that ERK induces the expression of ETS factors that mediate transformation into a NSCLC-like state. ATAC-seq demonstrated ERK-driven changes in chromatin accessibility at putative regulatory regions and global chromatin rewiring at neuroendocrine and ETS transcriptional targets. Further, ERK-mediated induction of ETS factors as well as suppression of neuroendocrine differentiation were dependent on histone acetyltransferase activities of CBP/p300. Overall, we describe how the ERK-CBP/p300-ETS axis promotes a lineage shift between neuroendocrine and non-neuroendocrine lung cancer phenotypes and provide rationale for the disruption of this program during transformation-driven resistance to targeted therapy.
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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 | 0,000 |
| 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 ».