Phosphatase Dysregulation in Cancer: Signaling Pathways and Therapeutic Opportunities
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Phosphatases are increasingly recognized as critical regulators of cancer biology, with important roles in both tumor cells and the tumor immune microenvironment (TIME). These enzymes modulate intracellular signaling pathways that control tumor growth, immune evasion, and metastasis. Although phosphatases were once considered undruggable, recent advances have highlighted their therapeutic potential. Despite growing evidence, phosphatases remain underexplored as drug targets, with no approved therapies to date. This review presents an in‐depth overview of phosphatase classification based on catalytic domain similarities and explores their diverse functions as tumor suppressors, oncogenic drivers, or context‐dependent regulators. We describe how phosphatases such as PTPN6, PTPN22, and DUSPs regulate key pathways like RAS/MAPK and PI3K/AKT in both tumor and immune cells. Additionally, we discuss the role of phosphatases in shaping the tumor microenvironment through exosome secretion. This review highlights current therapeutic strategies, including small molecules and antibodies, and their synergistic effects with kinase inhibitors and immune checkpoint blockade. By summarizing recent advances, this paper underscores the need for deeper mechanistic insights into phosphatase function in cancer and immunity. Understanding these mechanisms will be key to unlocking their potential as novel therapeutic targets in oncology.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».