YAP/TAZ mediates resistance to KRAS inhibitors through inhibiting proapoptosis and activating the SLC7A5/mTOR axis
Notice bibliographique
Résumé
KRAS mutations are frequent in various human cancers. The development of selective inhibitors targeting KRAS mutations has opened a new era for targeted therapy. However, intrinsic and acquired resistance to these inhibitors remains a major challenge. Here, we found that cancer cells resistant to KRAS G12C inhibitors also display cross-resistance to other targeted therapies, such as inhibitors of RTKs or SHP2. Transcriptomic analyses revealed that the Hippo-YAP/TAZ pathway is activated in intrinsically resistant and acquired-resistance cells. Constitutive activation of YAP/TAZ conferred resistance to KRAS G12C inhibitors, while knockdown of YAP/TAZ or TEADs sensitized resistant cells to these inhibitors. This scenario was also observed in KRAS G12D-mutant cancer cells. Mechanistically, YAP/TAZ protects cells from KRAS inhibitor-induced apoptosis by downregulating the expression of proapoptotic genes such as BMF, BCL2L11, and PUMA, and YAP/TAZ reverses KRAS inhibitor-induced proliferation retardation by activating the SLC7A5/mTORC1 axis. We further demonstrated that dasatinib and MYF-03-176 notably enhance the efficacy of KRAS inhibitors by reducing SRC kinase activity and TEAD activity. Overall, targeting the Hippo-YAP/TAZ pathway has the potential to overcome resistance to KRAS inhibitors.
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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 ».