Up-regulation of 14-3-3ζ in Lung Cancer and Its Implication as Prognostic and Therapeutic Target
Notice bibliographique
Résumé
A functional genomic approach integrating microarray and proteomic analyses done in our laboratory has identified 14-3-3zeta as a putative oncogene whose activation was common and driven by its genomic amplification in lung adenocarcinomas. 14-3-3zeta is believed to function in cell signaling, cycle control, and apoptotic death. Following our initial finding, here, we analyzed its expression in lung tumor tissues obtained from 205 patients with various histologic and stage non-small cell lung cancers (NSCLC) using immunohistochemistry and then explored the effects of specific suppression of the gene in vitro and in a xenograft model using small interfering RNA. The increased 14-3-3zeta expression was positively correlated with a more advanced pathologic stage and grade of NSCLCs (P = 0.001 and P = 0.006, respectively) and was associated with overall and cancer-specific survival rates of the patients (P = 0.022 and P = 0.018, respectively). Down-regulation of 14-3-3zeta in lung cancer cells led to a dose-dependent increased sensitivity to cisplatin-induced cell death, which was associated with the inhibition of cell proliferation and increased G2-M arrest and apoptosis. The result was further confirmed in the animal model, which showed that the A549 lung cancer cells with reduced 14-3-3zeta grew significantly slower than the wild-type A549 cells after cisplatin treatment (P = 0.008). Our results suggest that 14-3-3zeta is a potential target for developing a prognostic biomarker and therapeutics that can enhance the antitumor activity of cisplatin for NSCLC.
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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 | 0,000 |
| 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.
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 ».