LAMC2 Regulates Key Transcriptional and Targetable Effectors to Support Pancreatic Cancer Growth
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The identification of pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC) dysregulated genes may unveil novel molecular targets entering inhibitory strategies. Laminins are emerging as potential targets in PDAC given their role as diagnostic and prognostic markers. Here, we investigated the cellular, functional, and clinical relevance of LAMC2 and its regulated network, with the ultimate goal of identifying potential therapies. EXPERIMENTAL DESIGN: LAMC2 expression was analyzed in PDAC tissues, a panel of human and mouse cell lines, and a genetically engineered mouse model. Genetic perturbation in 2D, 3D, and in vivo allograft and xenograft models was done. Expression profiling of a LAMC2 network was performed by RNA-sequencing, and publicly available gene expression datasets from experimental and clinical studies examined to query its human relevance. Dual inhibition of pharmacologically targetable LAMC2-regulated effectors was investigated. RESULTS: LAMC2 was consistently upregulated in human and mouse experimental models as well as in human PDAC specimens, and associated with tumor grade and survival. LAMC2 inhibition impaired cell cycle, induced apoptosis, and sensitized PDAC to MEK1/2 inhibitors (MEK1/2i). A LAMC2-regulated network was featured in PDAC, including both classical and quasi-mesenchymal subtypes, and contained downstream effectors transcriptionally shared by the KRAS signaling pathway. LAMC2 regulated a functional FOSL1-AXL axis via AKT phosphorylation. Furthermore, genetic LAMC2 or pharmacological AXL inhibition elicited a synergistic antiproliferative effect in combination with MEK1/2is that was consistent across 2D and 3D human and mouse PDAC models, including primary patient-derived organoids. CONCLUSIONS: LAMC2 is a molecular target in PDAC that regulates a transcriptional network that unveils a dual drug combination for cancer treatment.
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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 | 0,000 |
| 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 ».