Data from mTOR Activation Initiates Renal Cell Carcinoma Development by Coordinating ERK and p38MAPK
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Renal cell carcinoma (RCC) mainly originates from renal proximal tubules. Intriguingly, disruption of genes frequently mutated in human RCC samples thus far has only generated RCC originated from other renal tubule parts in mouse models. This hampers our understanding of the pathogenesis of RCC. Here we show that mTOR signaling, often activated in RCC samples, initiates RCC development from renal proximal tubules. Ablation of Tsc1, encoding an mTOR suppressor, in proximal tubule cells led to multiple precancerous renal cysts. mTOR activation increased MEK1 expression and ERK activation, and Mek1 ablation or inhibition diminished cyst formation in Tsc1-deficient mice. mTOR activation also increased MKK6 expression and p38MAPK activation, and ablation of the p38α-encoding gene further enhanced cyst formation and led to RCC with clear cell RCC features. Mechanistically, Tsc1 deletion induced p53 and p16 expression in a p38MAPK-dependent manner, and deleting Tsc1 and Trp53 or Cdkn2a (encoding p16) enhanced renal cell carcinogenesis. Thus, mTOR activation in combination with inactivation of the p38MAPK–p53/p16 pathway drives RCC development from renal proximal tubules. Moreover, this study uncovers previously unidentified mechanisms by which mTOR controls cell proliferation and suggests the MEK–ERK axis to be a potential target for treatment of RCC. Significance: Mouse modeling studies show that mTOR activation in combination with inactivation of the p38MAPK–p53/p16 axis initiates renal cell carcinoma that mimics human disease, identifying potential therapeutic targets for RCC 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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,011 | 0,003 |
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 ».