Data from Adaptive Resistance to Dual BRAF/MEK Inhibition in BRAF-Driven Tumors through Autocrine FGFR Pathway Activation
Notice bibliographique
Résumé
<div>AbstractPurpose:<p>Combined MAPK pathway inhibition using dual BRAF and MEK inhibitors has prolonged the duration of clinical response in patients with BRAF<sup>V600E</sup>-driven tumors compared with either agent alone. However, resistance frequently arises.</p>Experimental Design:<p>We generated cell lines resistant to dual BRAF/MEK inhibition and utilized a pharmacologic synthetic lethal approach to identify a novel, adaptive resistance mechanism mediated through the fibroblast growth factor receptor (FGFR) pathway.</p>Results:<p>In response to drug treatment, transcriptional upregulation of FGF1 results in autocrine activation of FGFR, which potentiates extracellular signal-regulated kinases (ERK) activation. FGFR inhibition overcomes resistance to dual BRAF/MEK inhibitors in both cell lines and patient-derived xenograft (PDX) models. Abrogation of this bypass mechanism in the first-line setting enhances tumor killing and prevents the emergence of drug-resistant cells. Moreover, clinical data implicate serum FGF1 levels in disease prognosis.</p>Conclusions:<p>Taken together, these results describe a new, adaptive resistance mechanism that is more commonly observed in the context of dual BRAF/MEK blockade as opposed to single-agent treatment and reveal the potential clinical utility of FGFR-targeting agents in combination with BRAF and MEK inhibitors as a promising strategy to forestall resistance in a subset of BRAF-driven cancers.</p></div>
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».