Breast Cancer Cells Proliferation Is Regulated by Tyrosine Phosphatase SHP1 through c-jun N-Terminal Kinase and Cooperative Induction of RFX-1 and AP-4 Transcription Factors
Notice bibliographique
Résumé
In this study, we show that proliferation of breast cancer cells is suppressed by IGF-1-activated JNK MAPK pathway. The molecular mechanism by which c-jun-NH,-kinase (JNK) activation induces antiproliferative signals in IGF-1-stimulated breast cancer cells remains unknown. Tyrosine phosphatase SHP1 is known to negatively regulate signal transduction pathways activated by cell surface receptors including IGF-1. Moreover, SHP1 transcript and protein levels are increased in epithelial tumors. Therefore, we hypothesized that IGF-activated JNK induces expression of SHP1 in breast cancer cells. To further clarify the role of SHP1 in tumor growth, we correlated the proliferation rates of breast adenocarcinoma cells with SHP1 expression and JNK activation. We show that proliferation of serum- or IGF-1-stimulated breast adenocarcinoma cells is negatively regulated by SHP1 and show for the first time that IGF-1-activated JNK induces SHP1 expression in MCF-7 cells used as experimental model. In an attempt to understand the mechanism by which serum- or IGF-1-activated JNK induces SHP1 expression resulting in suppression of cell proliferation, we reveal for the first time that in serum- or IGF-1-stimulated breast cancer MCF-7 cells, JNK induces SHP1 expression through the binding of AP-4 and RFX-1 transcription factors to the epithelial tissue-specific SHP1 promoter. Overall, we show for the first time that IGF-1-stimulated proliferation of breast adenocarcinoma cells is negatively regulated by SHP1 through activation of JNK.
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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 | 0,000 | 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 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 ».