EMT transcription factors snail and slug directly contribute to cisplatin resistance in ovarian cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The epithelial to mesenchymal transition (EMT) is a molecular process through which an epithelial cell undergoes transdifferentiation into a mesenchymal phenotype. The role of EMT in embryogenesis is well-characterized and increasing evidence suggests that elements of the transition may be important in other processes, including metastasis and drug resistance in various different cancers. METHODS: Agilent 4 × 44 K whole human genome arrays and selected reaction monitoring mass spectrometry were used to investigate mRNA and protein expression in A2780 cisplatin sensitive and resistant cell lines. Invasion and migration were assessed using Boyden chamber assays. Gene knockdown of snail and slug was done using targeted siRNA. Clinical relevance of the EMT pathway was assessed in a cohort of primary ovarian tumours using data from Affymetrix GeneChip Human Genome U133 plus 2.0 arrays. RESULTS: Morphological and phenotypic hallmarks of EMT were identified in the chemoresistant cells. Subsequent gene expression profiling revealed upregulation of EMT-related transcription factors including snail, slug, twist2 and zeb2. Proteomic analysis demonstrated up regulation of Snail and Slug as well as the mesenchymal marker Vimentin, and down regulation of E-cadherin, an epithelial marker. By reducing expression of snail and slug, the mesenchymal phenotype was largely reversed and cells were resensitized to cisplatin. Finally, gene expression data from primary tumours mirrored the finding that an EMT-like pathway is activated in resistant tumours relative to sensitive tumours, suggesting that the involvement of this transition may not be limited to in vitro drug effects. CONCLUSIONS: This work strongly suggests that genes associated with EMT may play a significant role in cisplatin resistance in ovarian cancer, therefore potentially leading to the development of predictive biomarkers of drug response or novel therapeutic strategies for overcoming drug resistance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
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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) | 0,002 | 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 ».