Mechanisms underlying p53 regulation of PIK3CA transcription in ovarian surface epithelium and in ovarian cancer
Notice bibliographique
Résumé
Inactivation of the transcription factor and tumor suppressor p53, and overexpression or mutational activation of PIK3CA, which encodes the p110alpha catalytic subunit of phosphatidylinositol-3-kinase (PI3K), are two of the most common deleterious genomic changes in cancer, including in ovarian carcinomas. We investigated molecular mechanisms underlying interactions between these two mediators and their possible roles in ovarian tumorigenesis. We identified two alternate PIK3CA promoters and showed direct binding of and transcriptional inhibition by p53 to one of these promoters. Conditional suppression of functional p53 increased p110alpha transcripts, protein levels and PI3K activity in immortalized, non-tumorigenic ovarian surface epithelial (OSE) cells, the precursors of ovarian carcinoma. Conversely, overexpression of p53 by adenoviral infection and activation of p53 by gamma-irradiation both diminished p110alpha protein levels in normal OSE and ovarian cancer cells. The demonstration that p53 binds directly to the PIK3CA promoter and inhibits its activity identifies a novel mechanism whereby these two mediators regulate cellular functions, and whereby inactivation of p53 and subsequent upregulation of PIK3CA might contribute to the pathophysiology of ovarian cancer.
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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 | 0,001 |
| 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 ».