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Enregistrement W4396513749 · doi:10.1093/narcan/zcae019

Metabolism-dependent secondary effect of anti-MAPK cancer therapy on DNA repair

2024· article· en· W4396513749 sur OpenAlexfundno aff
Fabien Aubé, Nicolas Fontrodona, Laura Guiguettaz, Elodie Vallin, Lucilla Fabbri, Audrey Lapendry, Stéphan Vagner, Emiliano P. Ricci, Didier Auboeuf

Notice bibliographique

RevueNAR Cancer · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueDNA Repair Mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesH2020 European Research CouncilInstitut National Du CancerEuropean CommissionCNIB
Mots-clésMetabolismCancer researchCancerMAPK/ERK pathwayDNADNA repairChemistryMedicineInternal medicineBiochemistryKinase

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Amino acid bioavailability impacts mRNA translation in a codon-dependent manner. Here, we report that the anti-cancer MAPK inhibitors (MAPKi) decrease the intracellular concentration of aspartate and glutamate in melanoma cells. This coincides with the accumulation of ribosomes on codons corresponding to these amino acids and triggers the translation-dependent degradation of mRNAs encoding aspartate- and glutamate-rich proteins, involved in DNA metabolism such as DNA replication and repair. Consequently, cells that survive MAPKi degrade aspartate and glutamate likely to generate energy, which simultaneously decreases their requirement for amino acids due to the downregulation of aspartate- and glutamate-rich proteins involved in cell proliferation. Concomitantly, the downregulation of aspartate- and glutamate-rich proteins involved in DNA repair increases DNA damage loads. Thus, DNA repair defects, and therefore mutations, are at least in part a secondary effect of the metabolic adaptation of cells exposed to MAPKi.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,202
Score d'incertitude au seuil0,681

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,273 · 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 tête enseignante, 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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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