The Phosphoinositide 3-Kinase p110α Isoform Regulates Leukemia Inhibitory Factor Receptor Expression via c-Myc and miR-125b to Promote Cell Proliferation in Medulloblastoma
Notice bibliographique
Résumé
Medulloblastoma (MB) is the most common malignant brain tumor in childhood and represents the main cause of cancer-related death in this age group. The phosphoinositide 3-kinase (PI3K) pathway has been shown to play an important role in the regulation of medulloblastoma cell survival and proliferation, but the molecular mechanisms and downstream effectors underlying PI3K signaling still remain elusive. The impact of RNA interference (RNAi)-mediated silencing of PI3K isoforms p110α and p110δ on global gene expression was investigated by DNA microarray analysis in medulloblastoma cell lines. A subset of genes with selectively altered expression upon p110α silencing in comparison to silencing of the closely related p110δ isoform was revealed. Among these genes, the leukemia inhibitory factor receptor α (LIFR α) was validated as a novel p110α target in medulloblastoma. A network involving c-Myc and miR-125b was shown to be involved in the control of LIFRα expression downstream of p110α. Targeting the LIFRα by RNAi, or by using neutralizing reagents impaired medulloblastoma cell proliferation in vitro and induced a tumor volume reduction in vivo. An analysis of primary tumors revealed that LIFRα and p110α expression were elevated in the sonic hedgehog (SHH) subgroup of medulloblastoma, indicating its clinical relevance. Together, these data reveal a novel molecular signaling network, in which PI3K isoform p110α controls the expression of LIFRα via c-Myc and miR-125b to promote MB cell proliferation.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».