Viral mimicry evasion: a new role for oncogenic <scp>KRAS</scp> mutations
Notice bibliographique
Résumé
“Viral mimicry” refers to the induction of an innate immune response and interferon signaling by endogenous stimuli such as double‐stranded RNA (dsRNA). This response has been shown to have strong cancer therapeutic potential, including by enhancing the effectiveness of immune checkpoint inhibition (ICI) therapies, and may represent a tumor suppression mechanism that needs to be overcome for malignant transformation to proceed. In a recent study, Zhou and colleagues identify KRAS, a frequently mutated oncogene, as a negative regulator of dsRNA and viral mimicry in an ICI‐resistant colorectal cancer model. Oncogenic KRASG12D mutations downregulate the RNA‐binding protein DDX60 by activating the AKT signaling pathway, which inhibits STAT3, a critical transcription factor regulating DDX60 and other interferon‐stimulated genes. Overexpression of DDX60, which competitively binds to dsRNA to prevent RISC‐mediated degradation, or targeting of KRASG12D elevated dsRNA levels, resulting in viral mimicry activation and potentiation of ICI treatment. These results establish KRAS as a promising target to sensitize immune “cold” tumors to ICI therapy and demonstrate the potential role of oncogenic mutations in viral mimicry evasion during tumorigenesis.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».