<i>MIR517C</i>inhibits autophagy and the epithelial-to-mesenchymal (-like) transition phenotype in human glioblastoma through KPNA2-dependent disruption of TP53 nuclear translocation
Notice bibliographique
Résumé
The epithelial-to-mesenchymal (-like) transition (EMT), a crucial embryonic development program, has been linked to the regulation of glioblastoma (GBM) progression and invasion. Here, we investigated the role of MIR517C/miR-517c, which belongs to the C19MC microRNA cluster identified in our preliminary studies, in the pathogenesis of GBM. We found that MIR517C was associated with improved prognosis in patients with GBM. Furthermore, following treatment with the autophagy inducer temozolomide (TMZ) and low glucose (LG), MIR517C degraded KPNA2 (karyopherin alpha 2 [RAG cohort 1, importin alpha 1]) and subsequently disturbed the nuclear translocation of TP53 in the GBM cell line U87 in vitro. Interestingly, this microRNA could inhibit autophagy and reduce cell migration and infiltration in U87 cells harboring wild-type (WT) TP53, but not in U251 cells harboring mutant (MU) TP53. Moreover, the expression of epithelial markers (i.e., CDH13/T-cadherin and CLDN1 [claudin 1]) increased, while the expression of mesenchymal markers (i.e., CDH2/N-cadherin, SNAI1/Snail, and VIM [vimentin]) decreased, indicating that the EMT status was blocked by MIR517C in U87 cells. Compared with MIR517C overexpression, MIR517C knockdown promoted infiltration of U87 cells to the surrounding structures in nude mice in vivo. The above phenotypic changes were also observed in TP53(+/+) and TP53(-/-) HCT116 colon cancer cells. In summary, our study provided support for a link between autophagy and EMT status in WT TP53 GBM cells and provided evidence for the signaling pathway (MIR517C-KPNA2-cytoplasmic TP53) involved in attenuating autophagy and eliminating the increased migration and invasion during the EMT.
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 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».