Kallikrein-related peptidase 5 induces miRNA-mediated anti-oncogenic pathways in breast cancer
Notice bibliographique
Résumé
Kallikrein-related peptidase 5 (KLK5) displays aberrant expression in cancer. Recently, we showed KLK5 reconstitution in breast cancer cell lines suppresses malignancy. Present study aims to investigate the functional KLK5 mediated miRNA network on breast cancer progression, molecular subtype and survival. 28 miRNAs were up-regulated and 62 miRNAs were down-regulated upon KLK5 expression. Extracellular matrix (ECM) molecules and cell-adhesion pathways were the most significant KLK5-induced miRNA-mediated regulatory targets. Validation from The Cancer Genome Atlas (TCGA) database indicated KLK5 was specifically down-regulated in luminal B and basal-like breast cancer subtypes. There was a correlation between KLK5, miRNAs and their downstream ECM gene targets. Long-term patient survival correlated with dysregulation of KLK5 and interacting ECM target genes. It suggests biological differences between breast cancer molecular subtypes, patient survival, and their propensity for invasion and metastasis can be explained in part by altered miRNA networks induced by KLK5 dysregulation. We provide the first evidence that KLK5 can affect miRNA networks, which regulate MMPs and other novel ECM targets and a new compelling hypothesis of interplay between serine proteases and miRNAs. We developed a combined KLK5-(ITGB1+COL12A1) predictive score for recurrence-free survival that could be exploited in clinical applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,001 |
| 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 ».