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Enregistrement W4414083906 · doi:10.1042/bst20253091

Mechanistic insights into MET exon 14 skipping mutations and their role in tumor progression

2025· article· en· W4414083906 sur OpenAlexaff
Promita Ghosh, Isabella Pecora, Morag Park

Notice bibliographique

RevueBiochemical Society Transactions · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver physiology and pathology
Établissements canadiensMcGill UniversityInstitute for Research in Immunology and CancerMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTumor progressionReceptor tyrosine kinaseExonMutationTyrosine kinaseLung cancerSignal transduction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The MET receptor tyrosine kinase is a pivotal regulator of cellular survival, motility, and proliferation. Mutations leading to skipping of exon 14 (METΔex14) within the juxtamembrane domain of MET impair receptor degradation and prolong oncogenic signaling, contributing significantly to tumor progression across multiple cancer types. METΔex14 mutations are associated with aggressive clinical behavior, therapeutic resistance, and poor outcomes. Next-generation sequencing from both tissue and liquid biopsies has significantly improved the detection frequency of METΔex14 in lung and other cancers. However, clinical trials targeting METΔex14 have rendered partial responses and mixed outcomes due to the lack of a comprehensive mechanistic understanding of METΔex14 regulation and a diverse mutational landscape. This review synthesizes current knowledge on the mechanistic basis of METΔex14-driven oncogenesis, including alterations in receptor dynamics, downstream signaling perturbations, genomic alterations underlying this mutation, and mechanisms of acquired therapeutic resistance. We further discuss the clinical implications of these insights and highlight future research directions essential for optimizing targeted therapies.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,260 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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