Characterization of Differential Gene Expression in Adrenocortical Tumors Harboring β-Catenin (CTNNB1) Mutations
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mutations of β-catenin gene (CTNNB1) are frequent in adrenocortical adenomas (AA) and adrenocortical carcinomas (ACC). However, the target genes of β-catenin have not yet been identified in adrenocortical tumors. OBJECTIVE: Our objective was to identify genes deregulated in adrenocortical tumors harboring CTNNB1 genetic alterations and nuclear accumulation of β-catenin. METHODS: Microarray analysis identified a dataset of genes that were differently expressed between AA with CTNNB1 mutations and wild-type (WT) tumors. Within this dataset, the expression profiles of five genes were validated by real time-PCR (RT-PCR) in a cohort of 34 adrenocortical tissues (six AA and one ACC with CTNNB1 mutations, 13 AA and four ACC with WT CTNNB1, and 10 normal adrenal glands) and two human ACC cell lines. We then studied the effects of suppressing β-catenin transcriptional activity with the T-cell factor/β-catenin inhibitors PKF115-584 and PNU74654 on gene expression in H295R and SW13 cells. RESULTS: RT-PCR analysis confirmed the overexpression of ISM1, RALBP1, and PDE2A and the down-regulation of PHYHIP in five of six AA harboring CTNNB1 mutations compared with WT AA (n = 13) and normal adrenal glands (n = 10). RALBP1 and PDE2A overexpression was also confirmed at the protein level by Western blotting analysis in mutated tumors. ENC1 was specifically overexpressed in three of three AA harboring CTNNB1 point mutations. mRNA expression and protein levels of RALBP1, PDE2A, and ENC1 were decreased in a dose-dependent manner in H295R cells after treatment with PKF115-584 or PNU74654. CONCLUSION: This study identified candidate genes deregulated in CTNNB1-mutated adrenocortical tumors that may lead to a better understanding of the role of the Wnt-β-catenin pathway in adrenocortical tumorigenesis.
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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 ».