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Enregistrement W2000449009 · doi:10.1038/mt.2012.187

Targeting Gonadotropin-releasing Hormone Receptor Inhibits the Early Step of Ovarian Cancer Metastasis by Modulating Tumor-mesothelial Adhesion

2012· article· en· W2000449009 sur OpenAlexaff
Lydia W.T. Cheung, Susan Yung, Tak Mao Chan, Peter C. K. Leung, Alice S.T. Wong

Notice bibliographique

RevueMolecular Therapy · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOvarian cancer diagnosis and treatment
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesResearch Grants Council, University Grants CommitteeCroucher Foundation
Mots-clésOvarian cancerMesotheliumCancer researchMetastasisGNRHRSmall interfering RNABiologyDownregulation and upregulationInternal medicineTumor progressionCancerEndocrinologyMedicinePathologyGonadotropin-releasing hormonePeritoneumHormoneCell cultureTransfection

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ovarian cancer has a clear predilection to metastasize to the peritoneum, which represents one of the most important prognostic factors of poor clinical outcome. Gonadotropin-releasing hormone (GnRH) receptor is significantly overexpressed during the malignant progression of human ovarian cancer. Here, using lentiviral-based small interfering RNA (siRNA) technology to downregulate GnRH receptor in metastatic ovarian cancer cells, we show that GnRH receptor is an important mediator of ovarian cancer peritoneal metastasis. GnRH receptor downregulation dramatically attenuated their adhesion to the peritoneal mesothelium. By inhibiting the expression of GnRH receptor, we showed decreased expression of α2β1 and α5β1 integrin and adhesion to specific extracellular matrix (ECM) proteins. This was also associated with a reduction of P-cadherin. Furthermore, adhesion of ovarian cancer cells to different ECMs and the mesothelium were abrogated in response to β1 integrin and P-cadherin reduction, confirming that the effects were β1 integrin- and P-cadherin–specific. Using a mouse model of human ovarian cancer metastasis, we found that the inhibition of GnRH receptor, β1 integrin, and P-cadherin significantly attenuated tumor growth, ascites formation, and the number of metastatic implants. These results define a new role for GnRH receptor in early metastasis and offer the possibility of novel therapeutic targets. Ovarian cancer has a clear predilection to metastasize to the peritoneum, which represents one of the most important prognostic factors of poor clinical outcome. Gonadotropin-releasing hormone (GnRH) receptor is significantly overexpressed during the malignant progression of human ovarian cancer. Here, using lentiviral-based small interfering RNA (siRNA) technology to downregulate GnRH receptor in metastatic ovarian cancer cells, we show that GnRH receptor is an important mediator of ovarian cancer peritoneal metastasis. GnRH receptor downregulation dramatically attenuated their adhesion to the peritoneal mesothelium. By inhibiting the expression of GnRH receptor, we showed decreased expression of α2β1 and α5β1 integrin and adhesion to specific extracellular matrix (ECM) proteins. This was also associated with a reduction of P-cadherin. Furthermore, adhesion of ovarian cancer cells to different ECMs and the mesothelium were abrogated in response to β1 integrin and P-cadherin reduction, confirming that the effects were β1 integrin- and P-cadherin–specific. Using a mouse model of human ovarian cancer metastasis, we found that the inhibition of GnRH receptor, β1 integrin, and P-cadherin significantly attenuated tumor growth, ascites formation, and the number of metastatic implants. These results define a new role for GnRH receptor in early metastasis and offer the possibility of novel therapeutic targets.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,074
Score d'incertitude au seuil0,725

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,253 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations23
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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