Lung Cancer Driven by BRAFG469V Mutation Is Targetable by EGFR Kinase Inhibitors
Notice bibliographique
Résumé
IntroductionMutations in BRAF occur in 2% to 4% of patients with lung adenocarcinoma. Combination dabrafenib and trametinib, or single-agent vemurafenib is approved only for patients with cancers driven by the V600E BRAF mutation. Targeted therapy is not currently available for patients harboring non-V600 BRAF mutations.MethodsA lung adenocarcinoma patient-derived xenograft model (PHLC12) with wild-type and nonamplified EGFR was tested for response to EGFR tyrosine kinase inhibitors (TKIs). A cell line derived from this model (X12CL) was also used to evaluate drug sensitivity and to identify potential drivers by small interfering RNA knockdown. Kinase assays were used to test direct targeting of the candidate driver by the EGFR TKIs. Structural modeling including, molecular dynamics simulations, and binding assays were conducted to explore the mechanism of off-target inhibition by EGFR TKIs on the model 12 driver.ResultsBoth patient-derived xenograft PHLC12 and the X12CL cell line were sensitive to multiple EGFR TKIs. The BRAFG469V mutation was found to be the only known oncogenic mutation in this model. Small interfering RNA knockdown of BRAF, but not the EGFR, killed X12CL, confirming BRAFG469V as the oncogenic driver. Kinase activity of the BRAF protein isolated from X12CL was inhibited by treatment with the EGFR TKIs gefitinib and osimertinib, and expression of BRAFG469V in non–EGFR–expressing NR6 cells promoted growth in low serum condition, which was also sensitive to EGFR TKIs. Structural modeling, molecular dynamic simulations, and in vitro binding assays support BRAFG469V being a direct target of the TKIs.ConclusionsClinically approved EGFR TKIs can be repurposed to treat patients with non-small cell lung cancer harboring the BRAFG469V mutation.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 tête enseignante, 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 ».