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Enregistrement W2081011802 · doi:10.1158/1538-7445.am2011-1644

Abstract 1644: siRNA targeting of cell cycle kinase Wee1 inhibits hepatocullar carconima growth <i>in vitro</i> and <i>in vivo</i>

2011· article· en· W2081011802 sur OpenAlexaff
Yun‐Han Lee, Jesper B. Andersen, Adam D. Judge, Daekwan Seo, Chiara Raggi, Marquardt U. Jens, Elizabeth A. Conner, Ian MacLachlan, Valentina M. Factor, Snorri S. Thorgeirsson

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA modifications and cancer
Établissements canadiensArbutus Biopharma (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWee1Cell cycleCancer researchGene silencingBiologySmall interfering RNACell cycle checkpointCell growthGene knockdownKinaseCyclin-dependent kinase 1ApoptosisChemistryMolecular biologyCell biologyCell cultureTransfectionGeneBiochemistryGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Development of targeted therapy for hepatocellular carcinoma (HCC) remains a major challenge. Previously studies have shown that protein level and kinase activity of Wee1 are significantly elevated in HCC compared with surrounding cirrhotic tissues, although the underlying mechanisms are still unknown. Under normal conditions, Wee1 kinase plays an important role in maintaining G2 arrest through the inhibitory phosphorylation of cdc2 on Tyr-15. In the present study, we explored the possibility of Wee1 being a potential therapeutic target for HCC. To inactivate Wee1, three Wee1-specific small interfering (si) RNAs (Wee1-1, Wee1-2 and Wee1-3) were tested for growth inhibition in HCC cell lines as determined by MTT assay, FACS analysis and microscopy. To obtain insights into molecular changes caused by Wee1 silencing, global changes in gene expression were examined by illumina microarray. For in vivo evaluation of Wee1 as a therapeutic target, we employed orthotopic xenograft model using luciferase-expressing HCC reporter cell lines Huh7- and HepG2-luc+ and stable-nucleic-acid-lipid-particle (SNALP) as an optimal carrier of siRNA into liver. Among the tested siRNA molecules, the Wee1-2siRNA was the most effective in inhibiting Huh7 and HepG2 cell growth (80% and 84%, respectively) which was paralleled by a similar decrease in the levels of target mRNA and protein. Wee1 knockdown by siRNA also caused a block in cell cycle progression and induced apoptosis of HCC cells. The comparison of gene expression profiles in HepG2 cells treated with either control siRNA or Wee1-2siRNA identified 506 differentially expressed genes (P < 0.05 by bootstrap t-test). Genes functionally involved in cell proliferation, such as cdk2, cyclin B1, and Akt1, were down-regulated while cell cycle inhibitor p21 and tumor suppressor TSC2 were up-regulated. Western blotting showed that Wee1 silencing significantly increased the expression of p53 and p21 and decreased cyclin D1 protein levels in Wee1-deficient HepG2 cells, which could contribute to cell cycle arrest and induction of apoptosis. Wee1 5/6, a modified variant of Wee1-2siRNA, was then selected for in vivo application based on the growth inhibitory effect and minimal induction of unwanted immune response. Systemic delivery of Wee1 5/6 variant by SNALP significantly suppressed both Huh7 and HepG2 tumor growth in orthotopic xenograft model. In addition, administration of Wee1 5/6 SNALP increased the survival of mice bearing HepG2-derived tumors bearing mice in a dose-dependent manner. Taken together, these results indicate that Wee1 maybe an attractive molecular target for systemic HCC therapy. Citation Format: {Authors}. {Abstract title} [abstract]. In: Proceedings of the 102nd Annual Meeting of the American Association for Cancer Research; 2011 Apr 2-6; Orlando, FL. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2011;71(8 Suppl):Abstract nr 1644. doi:10.1158/1538-7445.AM2011-1644

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,272 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2011
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