MEK inhibitor resistance in lung adenocarcinoma is associated with addiction to sustained ERK suppression
Notice bibliographique
Résumé
Abstract MEK inhibitors (MEKi) have limited efficacy in KRAS mutant lung adenocarcinoma (LUAD) patients, and this is attributed to both intrinsic and adaptive mechanisms of drug resistance. While many studies have focused on the former, there remains a dearth of data regarding acquired resistance to MEKi in LUAD. We established trametinib-resistant KRAS mutant LUAD cells through dose escalation and performed targeted MSK-IMPACT sequencing to identify drivers of MEKi resistance. Comparing resistant cells to their sensitive counterparts revealed alteration of genes associated with trametinib response. We describe a state of “drug addiction” in resistant cases where cells are dependent on continuous culture in trametinib for survival. We show that dependence on ERK2 suppression underlies this phenomenon and that trametinib removal hyperactivates ERK, resulting 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 associated with trametinib withdrawal. Furthermore, we show that increased KRAS G12C expression is lethal to other KRAS mutant LUAD cells, consequential to ERK hyperactivation. Our study determines the drug-addicted phenotype in lung cancer is associated with KRAS amplification and demonstrates that toxic acquired genetic changes can develop de novo in the background of MAPK suppression with MEK inhibitors. 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) | 0,001 | 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 ».