Ovarian cancer ascites increase Mcl-1 expression in tumor cells through ERK1/2-Elk-1 signaling to attenuate TRAIL-induced apoptosis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Ascites may affect the progression of ovarian cancer (OC). In particular, soluble factors present in OC ascites can create a protective environment for tumor cells that promote de novo resistance to drug- and death receptor-induced apoptosis. However, the underlying molecular mechanisms responsible for ascites-induced drug resistance are not well characterized. METHODS: Using human OC cell lines and tissues microarrays of human OC biopsies, we assessed the mechanism by which OC ascites increase Mcl-1 expression using Western blots, chemical inhibitors of ERK and small-inhibitory RNA treatments. RESULTS: In the present study, we found that both Mcl-1 mRNA and protein levels were upregulated within 2 h upon treatment of OC cells with ascites obtained from women with advanced OC. In contrast, the expression of other Bcl-2 family antiapoptotic members such as Bcl-2 and Bcl-XL was not affected by ascites. An increase of Mcl-1 expression was consistently observed across different ascites from women with advanced serous OC. The knockdown of Mcl-1 significantly blocked ascites-induced Mcl-1 upregulation and ascites-mediated inhibition of TRAIL-induced apoptosis. Ascites induced a rapid phosphorylation of ERK1/2 and Elk-1 transcription factor. Furthermore, we found that ERK1/2 inhibition or Elk-1 knockdown was sufficient to block ascites-induced Mcl-1 expression. In high grade serous OC, we found a positive correlation between phosphorylated ERK1/2 and Mcl-1 expression. CONCLUSIONS: These results indicate that ascites-induced ERK1/2/Elk-1 signaling is critical for Mcl-1 expression and for the ascites-mediated attenuation of TRAIL-induced apoptosis. The ERK1/2/Elk-1/Mcl-1 pathway represents a novel mechanism by which ascites induce de novo TRAIL resistance in OC cells.
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 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 | 0,000 |
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 ».