MUC16 mucin (CA125) attenuates TRAIL-induced apoptosis by decreasing TRAIL receptor R2 expression and increasing c-FLIP expression
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: MUC16 (CA125) is a large transmembrane mucin protein (> 200 kDa) aberrantly expressed in approximately 80% of human epithelial ovarian cancers (EOC). MUC16 expression in EOC cells is associated with increased tumorigenesis and inhibiton of genotoxic drug-induced apoptosis. However, the mechanism by which MUC16 mediates these effects is unknown. In the present study, we investigated the mechanisms by which MUC16 attenuates TRAIL-induced apoptosis. METHODS: MUC16 expression was down-regulated by stably expressing an anti-MUC16 single-chain antibody (scFv) targeted to the endoplasmic reticulum (ER), which prevents cell surface localization of MUC16 in OVCAR3 cells. We also generated a MUC16 C-terminal domain (MUC16CTD) construct that was stably expressed in MUC16 negative SKOV3 cells. RESULTS: We show that MUC16 attenuates apoptosis, activation of caspase-8 and mitochondria activation in EOC cells in response to TRAIL. MUC16 decreases TRAIL receptor R2 (DR5) expression and inhibits pro-caspase-8 activation at the death-inducing signaling complex (DISC). MUC16CTD expression is sufficient to attenuate the TRAIL signaling cascade. MUC16 knockdown decreases caspase-8 inhibitor cFLIP mRNA levels, increases cFLIP degradation, and consequently increases TRAIL-induced apoptosis. Down-regulation of cFLIP following treatment of MUC16-expressing OVCAR3 cells with cFLIP siRNA also increases TRAIL-induced apoptosis. CONCLUSIONS: These findings indicate that MUC16 protects EOC cells against TRAIL-induced apoptosis through multiple mechanisms including the blockade of TRAIL R2 expression and the regulation of cFLIP expression at both the transcriptional and the protein level.
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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 | 0,001 |
| 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 ».