The Alternative Reading Frame Tumor Suppressor Antagonizes Hypoxia-Induced Cancer Cell Migration via Interaction with the COOH-Terminal Binding Protein Corepressor
Notice bibliographique
Résumé
The alternative reading frame (ARF) tumor suppressor exerts both p53-dependent and p53-independent activities critical to the prevention of cancer in mice and humans. Recent evidence from mouse models suggests that when p53 is absent, further loss of ARF can widen the tumor spectrum, and potentiate invasion and metastasis. A major target of the p53-independent activity of ARF is the COOH-terminal binding protein (CtBP) family of metabolically regulated transcriptional corepressors, which are degraded upon acute exposure to the ARF protein. CtBPs are activated under conditions of metabolic stress, such as hypoxia, to repress epithelial and proapoptotic genes, and can mediate hypoxia-induced migration of cancer cells. The possibility that ARF could suppress tumor cell migration as part of its p53-independent activities was thus explored. Small-interfering RNA (siRNA)-mediated knockdown of ARF in human lung carcinoma cells led to increased cell migration, especially during hypoxia, and this effect was blocked by concomitant treatment with CtBP2 siRNA. Introduction of ARF into p53 and ARF-null human colon cancer cells inhibited hypoxia-induced migration. Furthermore, overexpression of CtBP2 in ARF-expressing cells enhanced cell migration, and an ARF mutant defective in CtBP-family binding was impaired in its ability to inhibit cell migration induced by CtBP2. ARF depletion or CtBP2 overexpression was associated with decreased PTEN expression and activation of the phosphatidylinositol 3-kinase pathway, and a phosphatidylinositol 3-kinase inhibitor blocked CtBP2-mediated cell migration. Thus, ARF can suppress cell migration by antagonizing CtBP2 and the phosphatidylinositol 3-kinase pathway, and these data may explain the increased aggressiveness of ARF-null tumors in mouse models.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 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) | 0,001 | 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.
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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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».