Oncogenic RAS drives the CRAF‐dependent extracellular vesicle uptake mechanism coupled with metastasis
Notice bibliographique
Résumé
Oncogenic RAS impacts communication between cancer cells and their microenvironment, but it is unclear how this process influences cellular interactions with extracellular vesicles (EVs). This is important as intercellular EV trafficking plays a key role in cancer invasion and metastasis. Here we report that overexpression of mutant RAS drives the EV internalization switch from endocytosis (in non-transformed cells) to macropinocytosis (in cancer cells) resulting in enhanced EV uptake. This process depends on the surface proteoglycan, fibronectin and EV engulfment mechanism regulated by CRAF. Both mutant RAS and activated CRAF expression is associated with formation of membrane ruffles to which they colocalize along with actin, sodium-hydrogen exchangers (NHEs) and phosphorylated myosin phosphatase (pMYPT). RAS-transformed cells internalize EVs in the vicinity of ruffled structures followed by apparent trafficking to lysosome and degradation. NHE inhibitor (EIPA) suppresses RAS-driven EV uptake, along with adhesion-independent clonal growth and experimental metastasis in mice. Thus, EV uptake may represent a targetable step in progression of RAS-driven cancers.
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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 ».