Silencing of Epidermal Growth Factor Receptor Suppresses Hypoxia-Inducible Factor-2–Driven <i>VHL</i> −/− Renal Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Inactivating mutations in the von Hippel-Lindau (VHL) tumor suppressor gene are associated with clear cell renal cell carcinoma (VHL-/- RCC), the most frequent malignancy of the human kidney. The VHL protein targets the alpha subunits of hypoxia-inducible factor (HIF) transcription factor for ubiquitination and degradation. VHL-/- RCC cells fail to degrade HIF resulting in the constitutive activation of its target genes, a process that is required for tumorigenesis. We recently reported that HIF activates the transforming growth factor-alpha/epidermal growth factor receptor (TGF-alpha/EGFR) pathway in VHL-defective RCC cells. Here, we show that short hairpin RNA (shRNA)-mediated inhibition of EGFR is sufficient to abolish HIF-dependent tumorigenesis in multiple VHL-/- RCC cell lines. The 2alpha form of HIF (HIF-2alpha), but not HIF-1alpha, drives in vitro and in vivo tumorigenesis of VHL-/- RCC cells by specifically activating the TGF-alpha/EGFR pathway. Transient incubation of VHL-/- RCC cell lines with small interfering RNA directed against EGFR prevents autonomous growth in two-dimensional culture as well as the ability of these cells to form dense spheroids in a three-dimensional in vitro tumor assay. Stable expression of shRNA against EGFR does not alter characteristics associated with VHL loss including constitutive production of HIF targets and defects in fibronectin deposition. In spite of this, silencing of EGFR efficiently abolishes in vivo tumor growth of VHL loss RCC cells. These data identify EGFR as a critical determinant of HIF-2alpha-dependent tumorigenesis and show at the molecular level that EGFR remains a credible target for therapeutic strategies against VHL-/- renal carcinoma.
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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 | 0,001 |
| 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 ».