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Record W7105162640 · doi:10.71781/30271

Rôle de la signalisation par ERK et de la sénescence cellulaire dans la progression du cancer pancréatique

2022· dissertation· fr· W7105162640 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2022
Typedissertation
Languagefr
FieldBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
TopicMelanoma and MAPK Pathways
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsMAPK/ERK pathwayExtracellular signal-regulated kinasesKinaseCancer

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le cancer du pancréas est la quatrième cause de décès par cancer au Canada. Avec des mutations activatrices de KRas présentes dans près de 90% des lésions bénignes et tumeurs, ce cancer arbore une activation de la voie MAPK très tôt dans son développement. Or, peu de littérature existe sur les étapes clés de la progression et sur le rôle précis de cette signalisation dans le passage des lésions bénignes (PanIN) au stade avancé (PDAC). Depuis plusieurs années, notre laboratoire s’intéresse aux kinases ERK1/2, actives en aval de Ras, des acteurs centraux du programme de sénescence cellulaire, soit un programme antitumoral intrinsèque aux cellules. L’hypothèse centrale des présents travaux est donc que les mutations de KRas acquises dès le stade PanIN induisent une sénescence qui agit comme barrière à la progression tumorale, et que l’atténuation du signal de ERK est impliquée dans le contournement de ce mécanisme. La première partie de cette thèse montrera donc les avancées que nous avons faites sur la caractérisation de la progression entre le stade bénin et le stade avancé, de laquelle l’acquisition d’un caractère souche, la transition épithélio-mésenchymateuse et le développement d’une dépendance mitochondriale semblent être des déterminants. Ensuite, nous présenterons nos découvertes sur le rôle des kinases ERK1/2, de la sénescence cellulaire et du stress nucléolaire dans une nouvelle approche visant à restaurer un mécanisme de suppression tumorale inspiré des lésions bénignes et impliquant une altération de la biogenèse ribosomique. Finalement, pour bonifier cette nouvelle stratégie, nous présenterons les résultats d’un criblage CRISPR-Cas9 génome-entier nous ayant permis d’identifier les composantes d’une stratégie « one-two punch » basée sur l’induction de sénescence dans les cellules PDAC combinée à l’inhibition de la Glutathion peroxydase 4 (GPX4), de façon à promouvoir une sénolyse efficace dans ce contexte. Dans leur ensemble, les travaux présentés dans cette thèse montrent un avancement significatif dans la compréhension de la biologie des cancers pancréatiques en identifiant à la fois des vulnérabilités intrinsèques et inductibles afin de générer de nouvelles idées thérapeutiques pour ce cancer hautement fatal.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: Bench or experimental
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.002
Threshold uncertainty score0.007

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0010.000
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0000.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.003
GPT teacher head0.202
Teacher spread0.199 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

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Citations0
Published2022
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