Targeting p130Cas- and microtubule-dependent MYC regulation sensitizes pancreatic cancer to ERK MAPK inhibition
Notice bibliographique
Résumé
To identify therapeutic targets for KRAS mutant pancreatic cancer, we conduct a druggable genome small interfering RNA (siRNA) screen and determine that suppression of BCAR1 sensitizes pancreatic cancer cells to ERK inhibition. Integrative analysis of genome-scale CRISPR-Cas9 screens also identify BCAR1 as a top synthetic lethal interactor with mutant KRAS. BCAR1 encodes the SRC substrate p130Cas. We determine that SRC-inhibitor-mediated suppression of p130Cas phosphorylation impairs MYC transcription through a DOCK1-RAC1-β-catenin-dependent mechanism. Additionally, genetic suppression of TUBB3, encoding the βIII-tubulin subunit of microtubules, or pharmacological inhibition of microtubule function decreases levels of MYC protein in a calpain-dependent manner and potently sensitizes pancreatic cancer cells to ERK inhibition. Accordingly, the combination of a dual SRC/tubulin inhibitor with an ERK inhibitor cooperates to reduce MYC protein and synergistically suppress the growth of KRAS mutant pancreatic cancer. Thus, we demonstrate that mechanistically diverse combinations with ERK inhibition suppress MYC to impair pancreatic cancer proliferation.
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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 ».