The IGF-I Receptor Can Alter the Matrix Metalloproteinase Repertoire of Tumor Cells through Transcriptional Regulation of PKC-α
Notice bibliographique
Résumé
The IGF-I receptor (IGF-IR) was identified as a tumor progression factor, but its role in invasion and metastasis has been the subject of some controversy. Previously we reported that in murine lung carcinoma M-27 cells, overexpression of IGF-IR increased the synthesis and activation of matrix metalloproteinase (MMP)-2 via Akt/phosphatidylinositol 3-kinase signaling. In contrast, we show here that in these and other cells, IGF-IR overexpression reduced the constitutive and phorbol 12-myristate 13-acetate (PMA)-inducible expression of three protein kinase C (PKC)-regulated metalloproteinases, MMP-3, MMP-9, and MMP-13, in cultured cells as well as in vivo in sc tumors. To elucidate the underlying mechanism, we analyzed the effect of IGF-IR on PKC expression and activity using wild-type and IGF-IR-overexpressing (M-27(IGFIR)) tumor cells. Our results show that overexpression and activation of IGF-IR reduced PKC-alpha expression, PKC activity, and downstream ERK1/2 signaling, and these effects were reversed in cells expressing kinase (Y(1131,1135,1136)F) or C-terminal (Y(1250/51)F) domain mutants of IGF-IR. This reduction was due to transcriptional down-regulation of PKC-alpha as evidenced by reduced PKC-alpha mRNA expression in a phosphatidylinositol 3-kinase-dependent manner and a blockade of PKC-alpha promoter activation as revealed by a reporter gene assay. Finally, reconstitution of PKC-alpha levels could restore MMP-9 expression levels in these cells. Collectively, these results show that IGF-IR can inhibit PKC-alpha gene transcription and thereby block the synthesis of PMA-regulated MMPs, suggesting that within the same cells, IGF-IR can act as both a positive and negative regulator of MMP expression and function.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
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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.
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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 ».