A MT1-MMP/NF-κB signaling axis as a checkpoint controller of COX-2 expression in CD133(+) U87 glioblastoma cells
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The CD133(+) stem cell population in recurrent gliomas is associated with clinical features such as therapy resistance, blood-brain barrier disruption and, hence, tumor infiltration. Screening of a large panel of glioma samples increasing histological grade demonstrated frequencies of CD133(+) cells which correlated with high expression of cyclooxygenase (COX)-2 and of membrane type-1 matrix metalloproteinase (MT1-MMP). METHODS: We used qRT-PCR and immunoblotting to examine the molecular interplay between MT1-MMP and COX-2 gene and protein expression in parental, CD133(+), and neurospheres U87 glioma cell cultures. RESULTS: We found that CD133, COX-2 and MT1-MMP expression were enhanced when glioma cells were cultured in neurosphere conditions. A CD133(+)-enriched U87 glioma cell population, isolated from parental U87 cells with magnetic cell sorting technology, also grew as neurospheres and showed enhanced COX-2 expression. MT1-MMP gene silencing antagonized COX-2 expression in neurospheres, while overexpression of recombinant MT1-MMP directly triggered COX-2 expression in U87 cells independent from MT1-MMP's catalytic function. COX-2 induction by MT1-MMP was also validated in wild-type and in NF-kappaB p65-/- mutant mouse embryonic fibroblasts, but was abrogated in NF-kappaB 1 (p50-/-) mutant cells. CONCLUSION: We provide evidence for enhanced COX-2 expression in CD133(+) glioma cells, and direct cell-based evidence of NF-kappaB-mediated COX-2 regulation by MT1-MMP. The biological significance of such checkpoint control may account for COX-2-dependent mechanisms of inflammatory balance responsible of therapy resistance phenotype of cancer stem cells.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».