MicroRNA-193b Enhances Tumor Progression via Down Regulation of Neurofibromin 1
Notice bibliographique
Résumé
Despite improvements in therapeutic approaches for head and neck squamous cell carcinomas (HNSCC), clinical outcome has remained disappointing, with 5-year overall survival rates hovering around 40-50%, underscoring an urgent need to better understand the biological bases of this disease. We chose to address this challenge by studying the role of micro-RNAs (miRNAs) in HNSCC. MiR-193b was identified as an over-expressed miRNA from global miRNA profiling studies previously conducted in our lab, and confirmed in HNSCC cell lines. In vitro knockdown of miR-193b in FaDu cancer cells substantially reduced cell proliferation, migration and invasion, along with suppressed tumour formation in vivo. By integrating in silico prediction algorithms with in vitro experimental mRNA profilings, plus mRNA expression data of clinical specimens, neurofibromin 1 (NF1) was identified to be a target of miR-193b. Concordantly, miR-193b knockdown decreased NF1 transcript and protein levels significantly. Luciferase reporter assays confirmed the direct interaction of miR-193b with NF1. Moreover, p-ERK, a downstream target of NF1 was also suppressed after miR-193b knockdown. FaDu cells treated with a p-ERK inhibitor (U0126) phenocopied the reduced cell proliferation, migration and invasion observed with miR-193b knockdown. Finally, HNSCC patients whose tumours expressed high levels of miR-193b experienced a lower disease-free survival compared to patients with low miR-193b expression. Our findings identified miR-193b as a potentially novel prognostic marker in HNSCC that drives tumour progression via down-regulating NF1, in turn leading to activation of ERK, resulting in proliferation, migration, invasion, and tumour formation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».