Expression of t-DARPP Mediates Trastuzumab Resistance in Breast Cancer Cells
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: We have investigated the role of t-DARPP in trastuzumab resistance in ERBB2-amplified and overexpressed breast cancer cell lines. EXPERIMENTAL DESIGN: We have used the HR-5 and HR-6 trastuzumab-resistant cells that were established from tumors that recurred in the presence of trastuzumab therapy following xenografts of BT-474 cells in nude mice. In addition, SKBR-3 cells, engineered for stable expression of t-DARPP, and HCC-1569 cells, which have constitutive expression of t-DARPP and are de novo resistant to trastuzumab, were used. RESULTS: We reported > or =15-fold up-regulation of mRNA and protein levels of t-DARPP in HR-5 and HR-6 cells compared with their progenitor BT-474 trastuzumab-sensitive cells. The t-DARPP expression was not regulated by changes in its promoter DNA methylation levels. The SKBR-3 cells stably expressing t-DARPP developed resistance to trastuzumab compared with their parental cells and empty vector controls (P < 0.01). The trastuzumab-resistant cell lines showed a significant increase in pAKT (Ser(473)) and BCL2 protein levels. The small interfering RNA knockdown of t-DARPP in all trastuzumab-resistant cells led to a significant reduction in ERBB2, pAKT (Ser(473)), and BCL2 protein levels with a significant decrease in cell viability (P < or = 0.001) and an increase in cleaved caspase-3 levels, indicating the progression of these cells toward apoptosis. The t-DARPP protein was associated with both heat shock protein 90 and ERBB2 forming a potential protein complex. This association may play a role in regulating ERBB2 protein in trastuzumab-resistant cells. CONCLUSION: We conclude that t-DARPP is a novel molecular target that can mediate the therapeutic resistance to trastuzumab in breast cancer cells.
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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 | 0,001 |
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 ».