MicroRNA‐10a controls airway smooth muscle cell proliferation <i>via</i> direct targeting of the PI3 kinase pathway
Notice bibliographique
Résumé
Airway smooth muscle (ASM) cells play important physiological roles in the lung, and abnormal proliferation of ASM directly contributes to the airway remodeling during development of lung diseases such as asthma. MicroRNAs are small yet versatile gene tuners that regulate a variety of cellular processes, including cell growth and proliferation; however, little is known about the precise role of microRNAs in the proliferation of the ASM. Here we report that a specific microRNA (miR-10a) controls ASM proliferation through directly inhibiting the phosphoinositide 3-kinase (PI3K) pathway. Next-generation sequencing identified miR-10a as the most abundant microRNA expressed in primary human airway smooth muscle (HASM) cells, accounting for > 20% of all small RNA reads. Overexpression of miR-10a reduced mitogen-induced HASM proliferation by ∼50%, whereas inhibition of miR-10a increased HASM proliferation by ∼40%. Microarray profiling of HASM cells expressing miR-10a mimics identified 52 significantly down-regulated genes as potential targets of miR-10a, including the catalytic subunit α of PI3K (PIK3CA), the central component of the PI3K pathway. MiR-10a directly suppresses PIK3CA expression by targeting the 3'-untranslated region (3'-UTR) of the gene. Inhibition of PIK3CA by miR-10a reduced V-akt murine thymoma viral oncogene homolog 1 (AKT) phosphorylation and blunted the expression of cyclins and cyclin-dependent kinases that are required for HASM proliferation. Together, our study identifies a novel microRNA-mediated regulatory mechanism for PI3K signaling and ASM proliferation and further suggests miR-10a as a potential therapeutic target for lung diseases whose etiology resides in abnormal ASM proliferation.
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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 | 0,001 |
| 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 ».