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Enregistrement W4388879933 · doi:10.1101/2023.11.21.568071

Tumorigenesis driven by the BRAF <sup>V600E</sup> oncoprotein requires secondary mutations that overcome its feedback inhibition of migration and invasion

2023· preprint· en· W4388879933 sur OpenAlexfundno aff
Sunyana Gadal, Jacob A. Boyer, Simon F. Roy, Noah A. Outmezguine, Malvika Sharma, Hongyan Li, Ning Fan, Eric Chun Yong Chan, Yevgeniy Romin, Afşar Barlas, Qing Chang, Priya Pancholi, Neilawattie Merna Timaul, Michael Overholtzer, Rona Yaeger, Katia Manova-Todorova, Elisa de Stanchina, Marcus Bosenberg, Neal Rosen

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMelanoma and MAPK Pathways
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéEmerson CollectiveGeoffrey Beene Cancer Research CenterMemorial Sloan-Kettering Cancer CenterNational Institutes of HealthYale UniversityCanadian Institutes of Health ResearchMelanoma Research Alliance
Mots-clésCarcinogenesisCancer researchMutationV600EBiologyGeneticsCancerGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract BRAF V600E mutation occurs in 46% of melanomas and drives high levels of ERK activity and ERK-dependent proliferation. However, BRAF V600E is insufficient to drive melanoma in GEMM models, and 82% of human benign nevi harbor BRAF V600E mutations. We show here that BRAF V600E inhibits mesenchymal migration by causing feedback inhibition of RAC1 activity. ERK pathway inhibition induces RAC1 activation and restores migration and invasion. In cells with BRAF V600E , mutant RAC1, overexpression of PREX1, PREX2, or PTEN inactivation restore RAC1 activity and cell motility. Together, these lesions occur in 48% of BRAF V600E melanomas. Thus, although BRAF V600E activation of ERK deregulates cell proliferation, it prevents full malignant transformation by causing feedback inhibition of cell migration. Secondary mutations are, therefore, required for tumorigenesis. One mechanism underlying tumor evolution may be the selection of lesions that rescue the deleterious effects of oncogenic drivers. Statement of significance BRAF V600E activation of ERK causes feedback inhibition of cell migration and invasion and thus blocks tumorigenesis. Secondary genetic lesions are required to rescue these processes and enable tumor development. Thus, oncogenic feedback can shape the details of tumor progression and, in doing so, selects for new mutations that may be therapeutic targets.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,199 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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