Gap Junctions Enhance the Antiproliferative Effect of MicroRNA‐124‐3p in Glioblastoma Cells
Notice bibliographique
Résumé
MicroRNA (miRNA) holds promise as a novel therapeutic tool for cancer treatment. However, the transfection efficiency of current delivery systems represents a bottleneck for clinical applications. Here, we demonstrate that gap junctions mediate an augmentative effect on the antiproliferation mediated by miR-124-3p in U87 and C6 glioblastoma cells. The functional inhibition of gap junctions using either siRNA or pharmacological inhibition eliminated the miR-124-3p-mediated antiproliferation, whereas the enhancement of gap junctions with retinoic acid treatment augmented this miR-124-3p-mediated antiproliferation. A similar effect was observed in glioblastoma xenograft models. More importantly, patch clamp and co-culture assays demonstrated the transmission of miR-124-3p through gap junction channels into adjacent cells. In further exploring the impact of gap junction-mediated transport of miR-124-3p on miR-124-3p target pathways, we found that miR-124-3p inhibited glioblastoma cell growth in part by decreasing the protein expression of cyclin-dependent kinase 6, leading to cell cycle arrest at the G0 /G1 phase; moreover, pharmacological regulation of gap junctions affected this cell cycle arrest. In conclusion, our results indicate that the "bystander" effects of functional gap junctions composed of connexin 43 enhance the antitumor effect of miR-124-3p in glioblastoma cells by transferring miR-124-3p to adjacent cells, thereby enhancing G0 /G1 cell cycle arrest. These observations provide a new guiding strategy for the clinical application of miRNA therapy in tumor treatment.
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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) | 0,001 | 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 ».