EMBR-20. ELONGATION CONTROL OF MRNA TRANSLATION DRIVES GROUP 3 MEDULLOBLASTOMA
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Medulloblastoma (MB) is the most common pediatric intracranial tumor and leading cause of childhood related cancer deaths. Group 3 affiliation and genetic amplifications of the MYC oncogene are predictors of adverse outcome in MB, underscoring a dire need for novel and more effective therapeutic approaches. The let-7 family of small non-coding RNAs (miRNAs) is known to inhibit tumor progression and regulate metabolism by targeting and degrading several cellular mRNAs, including MYC. Indeed, let-7 miRNAs are frequently repressed in several cancer types, including in MYC-driven MB. We previously reported that the mRNA translation elongation regulator eukaryotic Elongation Factor-2 Kinase (eEF2K) is a pivotal mediator of cancer cell adaptation to nutrient deprivation. In the current work, we identified a potential binding site for let-7 miRNAs on the eEF2K 3’ untranslated region (UTR). In addition, eEF2K mRNA and let-7 miRNA expressions negatively correlate in MB, suggesting a potential regulation of the former by the latter. Let-7 miRNAs transfection decreases eEF2K mRNA and protein levels (by ~40–50%). Down-regulation of luciferase activity by let-7 miRNAs is impaired upon mutation of the let-7 binding site on the eEF2K 3’UTR. Inhibition of eEF2K significantly reduces survival of MYC-amplified MB cell lines under nutrient deprivation, altering their mRNA translation rates. Knockout of eEF2K increases survival of MYC-amplified MB xenografts when mice are kept under calorie restricted diets. We conclude that let-7 miRNAs degrade the eEF2K mRNA by binding to its 3’UTR, indicating that let-7 repression in MYC-driven MB is partially responsible for increased eEF2K levels. Moreover, the let-7-eEF2K axis constitutes a critical mechanism for MYC-driven MB adaptation to acute metabolic stress, representing a promising therapeutic target. Future therapeutic studies will aim to combine eEF2K inhibition with caloric restriction mimetic drugs, as eEF2K activity appears critical under metabolic stress conditions.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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 ».