Role of SUMOylation in Full Antiestrogenicity
Notice bibliographique
Résumé
The selective estrogen receptor downregulator (SERD) fulvestrant can be used as second-line treatment for patients relapsing after treatment with tamoxifen, a selective estrogen receptor modulator (SERM). Unlike tamoxifen, SERDs are devoid of partial agonist activity. While the full antiestrogenicity of SERDs may result in part from their capacity to downregulate levels of estrogen receptor alpha (ERα) through proteasome-mediated degradation, SERDs are also fully antiestrogenic in the absence of increased receptor turnover in HepG2 cells. Here we report that SERDs induce the rapid and strong SUMOylation of ERα in ERα-positive and -negative cell lines, including HepG2 cells. Four sites of SUMOylation were identified by mass spectrometry analysis. In derivatives of the SERD ICI164,384, SUMOylation was dependent on the length of the side chain and correlated with full antiestrogenicity. Preventing SUMOylation by the overexpression of a SUMO-specific protease (SENP) deSUMOylase partially derepressed transcription in the presence of full antiestrogens in HepG2 cells without a corresponding increase in activity in the presence of agonists or of the SERM tamoxifen. Mutations increasing transcriptional activity in the presence of full antiestrogens reduced SUMOylation levels and suppressed stimulation by SENP1. Our results indicate that ERα SUMOylation contributes to full antiestrogenicity in the absence of accelerated receptor turnover.
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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 ».