Prognostic Significance of Nuclear Factor-κB p105/p50 in Human Melanoma and Its Role in Cell Migration
Notice bibliographique
Résumé
Transcriptional factor nuclear factor-kappaB (NF-kappaB) family has been shown to play an important role in tumor pathogenesis and serve as a potential target in cancer therapy. However, it is necessary to clarify the specific functions of NF-kappaB members, which would provide the basis for the selective blockade and reduction of therapeutic side effects resulting from unspecific inhibition of NF-kappaB members. In this study, we explored the role of NF-kappaB p105/p50 in melanoma pathogenesis in vitro and in vivo. We found that the expression of NF-kappaB p105/p50 significantly increased in dysplastic nevi, primary melanoma, and metastatic melanoma compared with normal nevi (P = 0.0004, chi(2) test). Furthermore, NF-kappaB p105/p50 nuclear staining increased with melanoma progression and strong NF-kappaB p105/p50 nuclear staining was inversely correlated with disease-specific 5-year survival of patients with tumor thickness >2.0 mm (P = 0.014, log-rank test). Multivariate Cox regression analysis revealed that nuclear expression of NF-kappaB p105/p50 is an independent prognostic factor in this subgroup. Moreover, we found that up-regulation of NF-kappaB p50 enhanced melanoma cell migration, whereas small interfering RNA knockdown inhibited cell migration. In addition, overexpression of NF-kappaB p50 induced RhoA activity and Rock-mediated formation of stress fiber in melanoma cells. Taken together, our data indicate that NF-kappaB p105/p50 may be an important marker for human melanoma progression and prognosis as well as a potentially selective therapeutic target.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».