Cancer Affects microRNA Expression, Release, and Function in Cardiac and Skeletal Muscle
Notice bibliographique
Résumé
Circulating microRNAs (miRNA) are emerging as important biomarkers of various diseases, including cancer. Intriguingly, circulating levels of several miRNAs are lower in patients with cancer compared with healthy individuals. In this study, we tested the hypothesis that a circulating miRNA might serve as a surrogate of the effects of cancer on miRNA expression or release in distant organs. Here we report that circulating levels of the muscle-enriched miR486 is lower in patients with breast cancer compared with healthy individuals and that this difference is replicated faithfully in MMTV-PyMT and MMTV-Her2 transgenic mouse models of breast cancer. In tumor-bearing mice, levels of miR486 were relatively reduced in muscle, where there was elevated expression of the miR486 target genes PTEN and FOXO1A and dampened signaling through the PI3K/AKT pathway. Skeletal muscle expressed lower levels of the transcription factor MyoD, which controls miR486 expression. Conditioned media (CM) obtained from MMTV-PyMT and MMTV-Her2/Neu tumor cells cultured in vitro were sufficient to elicit reduced levels of miR486 and increased PTEN and FOXO1A expression in C2C12 murine myoblasts. Cytokine analysis implicated tumor necrosis factor α (TNFα) and four additional cytokines as mediators of miR486 expression in CM-treated cells. Because miR486 is a potent modulator of PI3K/AKT signaling and the muscle-enriched transcription factor network in cardiac/skeletal muscle, our findings implicated TNFα-dependent miRNA circuitry in muscle differentiation and survival pathways in cancer.
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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.
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 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 ».