miR181b is induced by the chemopreventive polyphenol curcumin and inhibits breast cancer metastasis via down‐regulation of the inflammatory cytokines CXCL1 and ‐2
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Chronic inflammation is a major risk factor for the development and metastatic progression of cancer. We have previously reported that the chemopreventive polyphenol Curcumin inhibits the expression of the proinflammatory cytokines CXCL1 and -2 leading to diminished formation of breast and prostate cancer metastases. In the present study, we have analyzed the effects of Curcumin on miRNA expression and its correlation to the anti-tumorigenic properties of this natural occurring polyphenol. Using microarray miRNA expression analyses, we show here that Curcumin modulates the expression of a series of miRNAs, including miR181b, in metastatic breast cancer cells. Interestingly, we found that miR181b down-modulates CXCL1 and -2 through a direct binding to their 3'-UTR. Overexpression or inhibition of miR181b in metastatic breast cancer cells has a significant impact on CXCL1 and -2 and is required for the effect of Curcumin on these two cytokines. miR181b also mediates the effects of Curcumin on inhibition of proliferation and invasion as well as induction of apoptosis. Importantly, over-expression of miR181b in metastatic breast cancer cells inhibits metastasis formation in vivo in immunodeficient mice. Finally, we demonstrated that Curcumin up-regulates miR181b and down-regulates CXCL1 and -2 in cells isolated from several primary human breast cancers. Taken together, these data show that Curcumin provides a simple bridge to bring metastamir modulation into the clinic, placing it in a primary and tertiary preventive, as well as a therapeutic, setting.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 |
| 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.
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 découle