Direct Targeting of the Raf-MEK-ERK Signaling Cascade Inhibits Neuroblastoma Growth
Notice bibliographique
Résumé
The Raf-MEK-ERK signaling network has been the subject of intense research due to its role in the development of human cancers, including pediatric neuroblastoma (NB). MEK and ERK are the central components of this signaling pathway and are attractive targets for cancer therapy. Approximately 3–5% of the primary NB samples and about 80% of relapsed samples contain mutations in the Raf-MEK-ERK pathway. In the present study, we analyzed the NB patient datasets and revealed that high RAF and MEK expression leads to poor overall survival and directly correlates with cancer progression and relapse. Further, we repurposed a specific small-molecule MEK inhibitor CI-1040 to inhibit the Raf-MEK-ERK pathway in NB. Our results show that CI-1040 potently inhibits NB cell proliferation and clonogenic growth in a dose-dependent manner. Inhibition of the Raf-MEK-ERK pathway by CI-1040 significantly enhances apoptosis, blocks cell cycle progression at the S phase, inhibits expression of the cell cycle-related genes, and significantly inhibits phosphorylation and activation of the ERK1/2 protein. Furthermore, CI-1040 significantly inhibits tumor growth in different NB 3D spheroidal tumor models in a dose-dependent manner and by directly inhibiting spheroidal tumor cells. Overall, our findings highlight that direct inhibition of the Raf-MEK-ERK pathway is a novel therapeutic approach for NB, and further developing repurposing strategies using CI-1040 is a clinically tractable strategy for effectively treating NB.
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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 | 0,001 |
| 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 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 ».