BMP-2 signaling in ovarian cancer and its association with poor prognosis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We previously observed the over-expression of BMP-2 in primary cultures of epithelial ovarian cancer (EOC) cells as compared to normal epithelial cells based on Affymetrix microarray profiling 1. Here we investigate the effect of BMP-2 on several parameters of ovarian cancer tumorigenesis using the TOV-2223, TOV-1946 and TOV-112D EOC cell lines. METHODS: We treated each EOC cell line with recombinant BMP-2 and assayed various parameters associated with tumorigenesis. More specifically, cell signaling events induced by BMP-2 treatment were investigated by western-blot using anti-phosphospecific antibodies. Induction of Id1, Snail and Smad6 mRNA expression was investigated by real time RT-PCR. The ability of cells to migrate was tested using the scratch assay. Cell-cell adhesion was analyzed by the ability of cells to form spheroids. We also investigated BMP-2 expression in tissue samples from a series of EOC patients. RESULTS: Treatment of these cell lines with recombinant BMP-2 induced a rapid phosphorylation of Smad1/5/8 and Erk MAPKs. Increased expression of Id1, Smad6 and Snail mRNAs was also observed. Only in the TOV-2223 cell line were these signaling events accompanied by an alteration in cell proliferation. We also observed that BMP-2 efficiently increased the motility of all three cell lines. In contrast, BMP-2 treatment decreased the ability of TOV-1946 and TOV-112D cell lines to form spheroids indicating an inhibition of cell-cell adhesion. The expression of BMP-2 in tumor tissues from patients was inversely correlated with survival. CONCLUSION: These results suggest that EOC cell secretion of BMP-2 in the tumor environment contributes to a modification of tumor cell behavior through a change in motility and adherence. We also show that BMP-2 expression in tumor tissues is associated with a poorer prognosis for ovarian cancer patients.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».