The <scp>MITF</scp> regulatory network in melanoma
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Bidirectional interactions between plastic tumor cells and the microenvironment critically impact tumor evolution and metastatic dissemination by enabling cancer cells to adapt to microenvironmental stresses by switching phenotype. In melanoma, a key determinant of phenotypic identity is the microphthalmia‐associated transcription factor MITF that promotes proliferation, suppresses senescence, and anticorrelates with immune infiltration and therapy resistance. What determines whether MITF can activate or repress genes associated with specific phenotypes, or how signaling regulating MITF might impact immune infiltration is poorly understood. Here, we find that MITF binding to genes associated with high MITF is via classical E/M‐box motifs, but genes downregulated when MITF is high contain FOS/JUN/AP1/ATF3 sites. Significantly, the repertoire of MITF‐interacting factors identified here includes JUN and ATF3 as well as many previously unidentified interactors. As high AP1 activity is a hallmark of MITF Low , invasive, slow‐cycling, therapy resistant cells, the ability of MITF to repress AP1‐regulated genes provides an insight into how MITF establishes and maintains a pro‐proliferative phenotype. Moreover, although β‐catenin has been linked to immune exclusion, many Hallmark β‐catenin signaling genes are associated with immune infiltration. Instead, low MITF together with Notch signaling is linked to immune infiltration in both mouse and human melanoma tumors.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».