C-Terminal Truncation and Fusion Partner Determine Oncogenicity of FGFR3
Notice bibliographique
Résumé
Genomic alterations affecting components of the fibroblast growth factor (FGF) signaling axis can trigger aberrant pathway activation and tumor development. Genomic truncation of the FGF receptor 2 (FGFR2) exon 18 (E18) disrupts the FGFR2 carboxy (C)-terminal tail, acting as a potent driver alteration across multiple tumor types. In this study, we analyzed human oncogenomic datasets to reveal that E18 truncations are similarly prevalent in FGFR3, an FGFR2 paralog. FGFR3 E18 truncations primarily occur due to rearrangements (RE) that involve transforming acidic coiled-coil-containing protein 3 (TACC3), resulting in FGFR3ΔE18-TACC3 gene fusions. In contrast to E18-truncated FGFR2, functional in vitro and in vivo examination of Fgfr3 variants demonstrated that the truncation of Fgfr3 E18 is insufficient to promote oncogenic activity in cell lines or in the lungs and mammary glands of mice. Only the combination of an Fgfr3 E18 truncation with a RE partner gene that encodes a receptor-dimerizing domain resulted in the development of tumors, which were sensitive to FGFR inhibition. Overall, these findings suggest that patients with cancers that are positive for rearranged FGFR3, resulting in E18 truncation and a fusion to dimerizing partners, should be considered for FGFR-targeted therapies. SIGNIFICANCE: FGFR3, unlike its paralog FGFR2, requires both a C-terminal truncation and fusion to a partner gene that retains the expression of a dimerizing domain to effectively drive oncogenic signaling and tumorigenesis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».