Protein Kinase A-Dependent Synergism between GATA Factors and the Nuclear Receptor, Liver Receptor Homolog-1, Regulates Human Aromatase (CYP19) PII Promoter Activity in Breast Cancer Cells
Notice bibliographique
Résumé
Cancers, including that of the breast, are the result of multiple contributing factors including aberrant gene expression. Indeed, the CYP19 gene encoding P450 aromatase, the key enzyme for estrogen biosynthesis, is up-regulated in breast tumors predominantly via the cAMP-responsive gonad-type PII promoter, ultimately leading to increased intratumoral estrogen production and tumor growth. Thus, identifying the molecular factors involved in aromatase PII promoter regulation is essential for our understanding and treatment of the disease. Because we have previously shown activity of the murine aromatase PII promoter to be markedly up-regulated by GATA factors with respect to the gonads, we hypothesized that GATA factors are also key determinants of human PII promoter-driven aromatase transcription in breast tumors. We now show that GATA3 and GATA4 are indeed expressed in several breast cancer cells lines. Consistent with the cAMP dependence of the PII promoter, activation elicited by GATA3 or GATA4 alone and the striking synergism between GATA3 or GATA4 and the nuclear receptor liver receptor homolog (LRH)-1 was intimately linked to forskolin treatment or overexpression of protein kinase A (PKA) catalytic subunit. PKA-mediated phosphorylation increases the interaction between GATA3 and LRH-1 and the requirement for PKA in aromatase PII promoter stimulation involves at least three specific amino acid residues: GATA3 Ser308, GATA4 Ser261, and LRH-1 Ser469. Finally, we show that the human LRH-1 promoter is itself a target for GATA factors. Thus, taken together, our results suggest that GATA factors likely contribute to aberrant aromatase expression in breast tumors through two distinct, yet complementary mechanisms.
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.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
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 ».