Tumor suppressor miR‐193a‐3p enhances efficacy of BRAF/MEK inhibitors in <i>BRAF</i>‐mutated colorectal cancer
Notice bibliographique
Résumé
Patients with BRAF-mutated colorectal cancer (CRC) have a poor prognosis despite recent therapeutic advances such as combination therapy with BRAF, MEK, and epidermal growth factor receptor (EGFR) inhibitors. To identify microRNAs (miRNAs) that can improve the efficacy of BRAF inhibitor dabrafenib (DAB) and MEK inhibitor trametinib (TRA), we screened 240 miRNAs in BRAF-mutated CRC cells and identified five candidate miRNAs. Overexpression of miR-193a-3p, one of the five screened miRNAs, in CRC cells inhibited cell proliferation by inducing apoptosis. Reverse-phase protein array analysis revealed that proteins with altered phosphorylation induced by miR-193a-3p were involved in several oncogenic pathways including MAPK-related pathways. Furthermore, overexpression of miR-193a-3p in BRAF-mutated cells enhanced the efficacy of DAB and TRA through inhibiting reactivation of MAPK signaling and inducing inhibition of Mcl1. Inhibition of Mcl1 by siRNA or by Mcl1 inhibitor increased the antiproliferative effect of combination therapy with DAB, TRA, and anti-EGFR antibody cetuximab. Collectively, our study demonstrated the possibility that miR-193a-3p acts as a tumor suppressor through regulating multiple proteins involved in oncogenesis and affects cellular sensitivity to MAPK-related pathway inhibitors such as BRAF inhibitors, MEK inhibitors, and/or anti-EGFR antibodies. Addition of miR-193a-3p and/or modulation of proteins involved in the miR-193a-3p-mediated pathway, such as Mcl1, to EGFR/BRAF/MEK inhibition may be a potential therapeutic strategy against BRAF-mutated CRC.
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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 ».