Oncogenic mutations of PIK3CA lead to increased membrane recruitment driven by reorientation of the ABD, p85 and C-terminus
Notice bibliographique
Résumé
PIK3CA encoding the phosphoinositide 3-kinase (PI3K) p110α catalytic subunit is frequently mutated in cancer, with mutations occurring widely throughout the primary sequence. The full set of mechanisms underlying how PI3Ks are activated by all oncogenic mutations on membranes are unclear. Using a synergy of biochemical assays and hydrogen deuterium exchange mass spectrometry (HDX-MS), we reveal unique regulatory mechanisms underlying PI3K activation. Engagement of p110α on membranes leads to disengagement of the ABD of p110α from the catalytic core, and the C2 domain from the iSH2 domain of the p85 regulatory subunit. PI3K activation also requires reorientation of the p110α C-terminus, with mutations that alter the inhibited conformation of the C-terminus increasing membrane binding. Mutations at the C-terminus (M1043I/L, H1047R, G1049R, and N1068KLKR) activate p110α through distinct mechanisms, with this having important implications for mutant selective inhibitor development. This work reveals unique mechanisms underlying how PI3K is activated by oncogenic mutations, and explains how double mutants can synergistically increase PI3K activity.
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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 ».