Epidermal Growth Factor Receptor Signaling Is Up-regulated in Human Colonic Aberrant Crypt Foci
Notice bibliographique
Résumé
Aberrant crypt foci (ACF) are collections of abnormal colonic crypts with heterogeneous molecular and pathologic characteristics. Large and dysplastic ACF are putative precursors of colon cancer with neoplastic risk related to increased proliferation. In this study, we examined the role of epidermal growth factor receptor (EGFR) signaling in regulating ACF proliferation. Using magnification chromoendoscopy, we collected large ACF with endoscopic features of dysplasia and separately biopsied adjacent mucosa. Transcript levels were measured by real-time PCR, proteins were assessed by Western blotting, and levels were expressed as fold changes of adjacent mucosa. K-ras and B-Raf mutations were assessed by PCR and Ras activation by the ratio Ras-GTP / (Ras-GTP + Ras-GDP). At the RNA level, 38% of ACF were hyperproliferative, with proliferating cell nuclear antigen (PCNA) mRNA >/=2-fold of adjacent mucosa. Hyperproliferative ACF had significantly increased mRNA levels of EGFR (6.0 +/- 1.7-fold), transforming growth factor-alpha (14.4 +/- 5.0-fold), heparin-binding EGF-like growth factor (4.5 +/- 1.4-fold), cyclin D1 (4.6 +/- 0.7-fold), and cyclooxygenase-2 (COX-2; 9.3 +/- 4.2-fold; P < 0.05). At the protein level, 46% of ACF were hyperproliferative (PCNA, 3.2 +/- 1.2-fold). In hyperproliferative ACF, 44% possessed significant increases in four EGFR signaling components: EGFR (9.5 +/- 1.3-fold), phosphoactive ErbB2 (2.6 +/- 0.4-fold), phosphoactive extracellular signal-regulated kinase (3.7 +/- 1.1-fold), and cyclin D1 (3.4 +/- 0.8-fold; P < 0.05). Ras was activated in 46% of ACF (3.2 +/- 0.4-fold; P < 0.05), but K-ras mutations were present in only 7% of ACF. In contrast to COX-2 mRNA, the protein was not increased in hyperproliferative ACF. In summary, we have shown that ACF with up-regulated PCNA possess increased EGFR signaling components that likely contribute to the enhanced proliferative state of dysplastic-appearing ACF.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 tête enseignante, 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 ».