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Enregistrement W2013745473 · doi:10.1158/1538-7445.am10-3206

Abstract 3206: A novel prodrug of the green tea polyphenol (−)-epigallocatechin-3-gallate inhibits the telomerase gene by modifying DNA methylation and histone acetylation in breast cancer cells

2010· article· en· W2013745473 sur OpenAlexaff
Syed Musthapa Meeran, Shweta N. Patel, Tak Hang Chan, Trygve O. Tollefsbol

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFerroptosis and cancer prognosis
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTelomerase reverse transcriptaseTelomeraseCancer researchChemistryMolecular biologyDNA methylationChromatin immunoprecipitationCancer cellBiologyCancerPromoterGene expressionBiochemistryGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Epigallocatechin-3-gallate (EGCG), a major component of green tea polyphenols (GTPs), has been reported to down-regulate telomerase activity in breast cancer cells thereby increasing cellular apoptosis and inhibiting cellular proliferation. However, the major concerns with GTPs and EGCG are the bioavailability and poor stability under physiological conditions. In the present study, we have observed that treatments with EGCG and a novel pro-drug of EGCG (Pro-EGCG) dose-dependently inhibit the cellular proliferation of human breast carcinoma MCF-7 and MDA-MB-231 cells. Inhibition of telomerase has received wide attention in breast cancer prevention because of its unique expression in cancer cells and low level of expression in normal mammary epithelial cells. Both EGCG and Pro-EGCG inhibited the transcription of hTERT (human telomerase reverse transcriptase) by epigenetic modification in MCF-7 and MDA-MB-231 cells. The inhibition of hTERT expression was consistently correlated with hTERT promoter hypomethylation and deacetylation. Chromatin immunoprecipitation (ChIP) analysis of the hTERT promoter revealed that EGCG and Pro-EGCG increased the level of inactive trimethyl H3K9, but decreased active dimethyl H3K4 and acetyl H3K9. In addition, EGCG and Pro-EGCG significantly inhibited DNA methyltransferase (DNMT) activity, which might have an important role in the down-regulation of hTERT by demethylation of the CpG sites in the hTERT promoter in breast cancer cells. Bisulfite sequencing of the hTERT promoter confirmed the induced hypomethylation of the hTERT promoter by EGCG and Pro-EGCG. Down-regulation of hTERT was also mediated through significant inhibition of histone acetyltransferase (HAT), an enzyme responsible for histone acetylation, by EGCG and Pro-EGCG. Histone deacetylase (HDAC) activity was not altered by EGCG and Pro-EGCG, which reveals that EGCG- and Pro-EGCG-induced histone deacetylation was mediated through inhibition of HAT, but not by effects on HDACs in these breast cancer cells. These results show that EGCG and Pro-EGCG are inhibiting the cellular proliferation and inducing apoptosis in these breast carcinoma cells but not in normal control mammary epithelial MCF10A cells, at least in part, through epigenetic modification of telomerase expression. Further, our results also show that Pro-EGCG is more stable than EGCG and required a lesser dose than EGCG to facilitate the same cellular and epigenetic effects in breast carcinoma cells. Collectively, our data provide new insights into breast cancer prevention through epigenetic modulation of telomerase by using Pro-EGCG, a more stable form of EGCG, as a novel chemopreventive drug. Note: This abstract was not presented at the AACR 101st Annual Meeting 2010 because the presenter was unable to attend. Citation Format: {Authors}. {Abstract title} [abstract]. In: Proceedings of the 101st Annual Meeting of the American Association for Cancer Research; 2010 Apr 17-21; Washington, DC. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2010;70(8 Suppl):Abstract nr 3206.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,318 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2010
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