The S100A7-c-Jun Activation Domain Binding Protein 1 Pathway Enhances Prosurvival Pathways in Breast Cancer
Notice bibliographique
Résumé
S100A7 is among the most highly expressed genes in preinvasive breast cancer, is a marker of poor survival when expressed in invasive disease, and promotes breast tumor progression in experimental models. To explore the mechanism of action, we examined the role of S100A7 in cell survival and found that overexpression of S100A7 in MDA-MB-231 cell lines promotes survival under conditions of anchorage-independent growth. This effect is paralleled by increased activity of nuclear factor-kappaB (3-fold) and phospho-Akt (4-fold), which are known to mediate prosurvival pathways. S100A7 and phospho-Akt are also correlated in breast tumors examined by immunohistochemistry (n = 142; P < 0.0001; r = 0.34). To explore the underlying mechanism, we examined the role of a putative c-Jun activation domain-binding protein 1 (Jab1)-binding domain within S100A7 using a panel of MDA-MB-231 breast cell lines stably transfected with either S100A7 or S100A7 mutated at the Jab1 domain. Structural analysis by three-dimensional protein modeling, immunoprecipitation, and yeast two-hybrid assay and functional analysis using transfected reporter gene and Western blot assays revealed that the in vitro effects of S100A7 on phospho-Akt and the nuclear factor-kappaB pathway are dependent on the Jab1-binding site and the interaction with Jab1. Enhanced epidermal growth factor receptor signaling was also found to correlate with the increased phospho-Akt. Furthermore, the Jab1-binding domain is also necessary for the enhanced tumorigenicity conferred by S100A7 expression in murine xenograft tumors in vivo. We conclude that the S100A7-Jab1 pathway acts to enhance survival under conditions of cellular stress, such as anoikis, which may promote progression of breast cancer.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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.
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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 ».