A peptide encoded by upstream open reading frame of <i>MYC</i> binds to tropomyosin receptor kinase B and promotes glioblastoma growth in mice
Notice bibliographique
Résumé
MYC promotes tumor growth through multiple mechanisms. Here, we show that, in human glioblastomas, the variant MYC transcript encodes a 114–amino acid peptide, MYC pre-mRNA encoded protein (MPEP), from the upstream open reading frame (uORF) MPEP . Secreted MPEP promotes patient-derived xenograft tumor growth in vivo, independent of MYC through direct binding, and activation of tropomyosin receptor kinase B (TRKB), which induces downstream AKT-mTOR signaling. Targeting MPEP through genetic ablation reduced growth of patient-derived 4121 and 3691 glioblastoma stem cells. Administration of an MPEP-neutralizing antibody in combination with a small-molecule TRKB inhibitor reduced glioblastoma growth in patient-derived xenograft tumor–bearing mice. The overexpression of MPEP in surgical glioblastoma specimens predicted a poor prognosis, supporting its clinical relevance. In summary, our results demonstrate that tumor-specific translation of a MYC -associated uORF promotes glioblastoma growth, suggesting a new therapeutic strategy for glioblastoma.
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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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».