Perk-Dependent Translational Regulation Promotes Tumor Cell Adaptation and Angiogenesis in Response to Hypoxic Stress
Notice bibliographique
Résumé
It has been well established that the tumor microenvironment can promote tumor cell adaptation and survival. However, the mechanisms that influence malignant progression have not been clearly elucidated. We have previously demonstrated that cells cultured under hypoxic/anoxic conditions and transformed cells in hypoxic areas of tumors activate a translational control program known as the integrated stress response (ISR). Here, we show that tumors derived from K-Ras-transformed Perk(-/-) mouse embryonic fibroblasts (MEFs) are smaller and exhibit less angiogenesis than tumors with an intact ISR. Furthermore, Perk promotes a tumor microenvironment that favors the formation of functional microvessels. These observations were corroborated by a microarray analysis of polysome-bound RNA in aerobic and hypoxic Perk(+/+) and Perk(-/-) MEFs. This analysis revealed that a subset of proangiogenic transcripts is preferentially translated in a Perk-dependent manner; these transcripts include VCIP, an adhesion molecule that promotes cellular adhesion, integrin binding, and capillary morphogenesis. Taken with the concomitant Perk-dependent translational induction of additional proangiogenic genes identified by our microarray analysis, this study suggests that Perk plays a role in tumor cell adaptation to hypoxic stress by regulating the translation of angiogenic factors necessary for the development of functional microvessels and further supports the contention that the Perk pathway could be an attractive target for novel antitumor modalities.
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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 ».