Tumor suppressor function of miR-483-3p on squamous cell carcinomas due to its pro-apoptotic properties
Notice bibliographique
Résumé
The frequent alteration of miRNA expression in many cancers, together with our recent reports showing a robust accumulation of miR-483-3p at the final stage of skin wound healing, and targeting of CDC25A leading to an arrest of keratinocyte proliferation, led us to hypothesize that miR-483-3p could also be endowed with antitumoral properties. We tested that hypothesis by documenting the in vitro and in vivo impacts of miR-483-3p in squamous cell carcinoma (SCC) cells. miR-483-3p sensitized SCC cells to serum deprivation- and drug-induced apoptosis, thus exerting potent tumor suppressor activities. Its pro-apoptotic activity was mediated by a direct targeting of several anti-apoptotic genes, such as API5, BIRC5, and RAN. Interestingly, an in vivo delivery of miR-483-3p into subcutaneous SCC xenografts significantly hampered tumor growth. This effect was explained by an inhibition of cell proliferation and an increase of apoptosis. This argues for its further use as an adjuvant in the many instances of cancers characterized by a downregulation of miR-483-3p.
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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) | 0,002 | 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 ».