MEK inhibitor resistance in lung cancer cells associated with addiction to sustained ERK suppression
Notice bibliographique
Résumé
Abstract MEK inhibitors have yielded limited efficacy in KRAS-mutant lung adenocarcinoma (LUAD) patients due to drug resistance. We established trametinib-resistant KRAS-mutant LUAD cells and describe a state of “drug addiction” in a subset of resistant cases where cells are dependent on trametinib for survival. Dependence on ERK2 suppression underlies this phenomenon whereby trametinib removal hyperactivates ERK and results in ER stress and apoptosis. Amplification of KRAS G12C occurs in drug-addicted cells and blocking mutant specific activity with AMG 510 rescues the lethality after trametinib withdrawal. Furthermore, increased KRAS G12C expression is lethal to other KRAS mutant LUAD cells, consequential to ERK hyperactivation. Our study represents the first instance of this phenotype associated with KRAS amplification and demonstrates that acquired genetic changes that develop in the background of MAPK suppression can have unique consequence. We suggest that the presence of mutant KRAS amplification in patients may identify those that may benefit from a “drug holiday” to circumvent drug resistance. These findings demonstrate the toxic potential of hyperactive ERK signaling and highlight potential therapeutic opportunities in patients bearing KRAS mutations.
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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 | 0,001 |
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 ».