Glutamine deficiency in solid tumors confers resistance to ribosomal RNA synthesis inhibitors
Notice bibliographique
Résumé
Summary Ribosome biogenesis involves the processing of precursor ribosomal RNAs (pre-rRNAs) and sequential assembly with ribosomal proteins. Here we report that nutrient deprivation severely impairs pre-rRNA processing and leads to the accumulation of unprocessed rRNAs. Upon nutrient restoration, the accumulated pre-rRNAs are processed into mature rRNAs that are utilized for ribosome biogenesis. Failure to accumulate pre-rRNAs under nutrient deprivation leads to perturbed ribosome assembly during nutrient restoration and subsequent apoptosis via uL5/uL18-mediated activation of p53. Restoration of glutamine alone activates p53 by triggering uL5/uL18 translation. Induction of uL5/uL18 protein synthesis by glutamine was dependent on the translation factor eukaryotic elongation factor 2 (eEF2), which was in turn dependent on Raf/MEK/ERK signalling. Depriving cells of glutamine prevents the activation of p53 by rRNA synthesis inhibitors. Our data reveals a mechanism that cancer cells can exploit to suppress p53-mediated apoptosis during fluctuations in environmental nutrient availability.
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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) | 0,002 | 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 ».