AP1/Fra1 confers resistance to MAPK cascade inhibition in pancreatic cancer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Targeting KRAS downstream signaling remains an important therapeutic approach in pancreatic cancer. We used primary pancreatic ductal epithelial cells and mouse models allowing the conditional expression of oncogenic KrasG12D, to investigate KRAS signaling integrators. We observed that the AP1 family member FRA1 is tightly linked to the KRAS signal and expressed in pre-malignant lesions and the basal-like subtype of pancreatic cancer. However, genetic-loss-of-function experiments revealed that FRA1 is dispensable for KrasG12D-induced pancreatic cancer development in mice. Using FRA1 gain- and loss-of-function models in an unbiased drug screen, we observed that FRA1 is a modulator of the responsiveness of pancreatic cancer to inhibitors of the RAF–MEK–ERK cascade. Mechanistically, context-dependent FRA1-associated adaptive rewiring of oncogenic ERK signaling was observed and correlated with sensitivity to inhibitors of canonical KRAS signaling. Furthermore, pharmacological-induced degradation of FRA1 synergizes with MEK inhibitors. Our studies establish FRA1 as a part of the molecular machinery controlling sensitivity to MAPK cascade inhibition allowing the development of mechanism-based therapies.
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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) | 0,002 | 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 ».