Blocking tumor-intrinsic MNK1 kinase restricts metabolic adaptation and diminishes liver metastasis
Notice bibliographique
Résumé
Dysregulation of the mitogen-activated protein kinase interacting kinases 1/2 (MNK1/2)-eukaryotic initiation factor 4E (eIF4E) signaling axis promotes breast cancer progression. MNK1 is known to influence cancer stem cells (CSCs); self-renewing populations that support metastasis, recurrence, and chemotherapeutic resistance, making them a clinically relevant target. The precise function of MNK1 in regulating CSCs, however, remains unexplored. Here, we generated MNK1 knockout cancer cell lines, resulting in diminished CSC properties in vitro and slowed tumor growth in vivo. Using a multiomics approach, we functionally demonstrated that loss of MNK1 restricts tumor cell metabolic adaptation by reducing glycolysis and increasing dependence on oxidative phosphorylation. Furthermore, MNK1-null breast and pancreatic tumor cells demonstrated suppressed metastasis to the liver, but not the lung. Analysis of The Cancer Genome Atlas (TCGA) data from breast cancer patients validated the positive correlation between MNK1 and glycolytic enzyme protein expression. This study defines metabolic perturbations as a previously unknown consequence of targeting MNK1/2, which may be therapeutically exploited.
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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 ».