Myeloid-Derived Growth Factor-Regulated Oncogenesis in Lung Adenocarcinoma Is Associated with EGFR Status and Cancer Aggressiveness
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Epidermal growth factor receptor (EGFR) tyrosine kinase inhibitors have transformed lung adenocarcinoma (LUAD) treatment in EGFR-mutant (MT) patients, but strategies targeting wild-type (WT) EGFR tumors remain necessary. This study analyzed a diverse LUAD patient cohort with EGFR mutation statuses and wild-type profiles for ALK and KRAS to identify stage-specific biomarkers. Using quantitative proteomics and multiomics, we discovered 21 dysregulated proteins in early-stage EGFR-WT LUAD, identifying myeloid-derived growth factor (MYDGF) as a key candidate biomarker. Elevated MYDGF levels in tissue (n = 117) and serum (n = 196) correlated significantly with cancer stage in EGFR-WT patients but not EGFR-MT cases. Notably, a higher tumor-to-normal MYDGF ratio predicted a favorable prognosis in early-stage EGFR-WT LUAD. Functional studies demonstrated that MYDGF exerts distinct roles in cell viability and migration depending on its cellular localization and the invasive potential of cancer cells. Specifically, secreted MYDGF promoted a protumorigenic phenotype, whereas excess intracellular MYDGF appeared to suppress the oncogenic capacity of aggressive cancer cells. MYDGF knockdown and subsequent proteomic analysis provided further insights into these context-dependent functions. These findings highlight EGFR status- and stage-specific proteomic profiles in LUAD, emphasizing the importance of context-dependent biomarker assessment for personalized treatment strategies.
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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) | 0,000 | 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 ».