Activating mTOR Mutations Are Detrimental in Nutrient-Poor Conditions
Notice bibliographique
Résumé
The mTOR is a key regulator of cell growth that integrates growth factor signaling and nutrient availability and is a downstream effector of oncogenic receptor tyrosine kinases (RTK) and PI3K/Akt signaling. Thus, activating mTOR mutations would be expected to enhance growth in many tumor types. However, tumor sequencing data have shown that mTOR mutations are enriched only in renal clear cell carcinoma, a clinically hypervascular tumor unlikely to be constrained by nutrient availability. To further define this cancer-type-specific restriction, we studied activating mutations in mTOR. All mTOR mutants tested enhanced growth in a cell-type agnostic manner under nutrient-replete conditions but were detrimental to cell survival in nutrient-poor conditions. Consistently, analysis of tumor data demonstrated that oncogenic mutations in the nutrient-sensing arm of the mTOR pathway display a similar phenotype and were exceedingly rare in human cancers of all types. Together, these data suggest that maintaining the ability to turn off mTOR signaling in response to changing nutrient availability is retained in most naturally occurring tumors. SIGNIFICANCE: This study suggests that cells need to inactivate mTOR to survive nutrient stress, which could explain the rarity of mTOR mutations and the limited clinical activity of mTOR inhibitors in cancer.
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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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».