Differential disruption of cell cycle pathways in small cell and non-small cell lung cancer
Notice bibliographique
Résumé
Lung cancer is the leading cause of cancer-related mortality in the world, with small cell lung cancer (SCLC) and non-small cell lung cancer (NSCLC) comprising the two major cell types. Although these cell types can be distinguished readily at the histological level, knowledge of their underlying molecular differences is very limited. In this study, we compared 14 SCLC cell lines against 27 NSCLC cell lines using an integrated array comparative genomic hybridisation and gene expression profiling approach to identify subtype-specific disruptions. Using stringent criteria, we have identified 159 of the genes that are responsible for the different biology of these cell types. Sorting of these genes by their biological functions revealed the differential disruption of key components involved in cell cycle pathways. Our novel comparative combined genome and transcriptome analysis not only identified differentially altered genes, but also revealed that certain shared pathways are preferentially disrupted at different steps in these cell types. Small cell lung cancer exhibited increased expression of MRP5, activation of Wnt pathway inhibitors, and upregulation of p38 MAPK activating genes, while NSCLC showed downregulation of CDKN2A, and upregulation of MAPK9 and EGFR. This information suggests that cell cycle upregulation in SCLC and NSCLC occurs through drastically different mechanisms, highlighting the need for differential molecular target selection in the treatment of these cancers.
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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 ».