Nuclear Receptor Interactions in Breast Cancer: The Role of Kinase Signaling Pathways
Notice bibliographique
Résumé
Retinoids are vitamin A derivatives, which cause growth inhibition, differentiation and/or apoptosis in various cell types, including some breast cancer cells. In general, estrogen receptor (ER)-positive cells are retinoic acid (RA) sensitive, whereas ER-negative cells are resistant. In this report, I show that ER-negative MDA-MB-231 cells are strongly growth inhibited by retinoids in combination with a PKC inhibitor. While neither RA nor GF109203X (GF) has a significant growth inhibitory effect in these cells, RA+GF potently suppress proliferation and induce apoptosis. Moreover, GF was found to enhance RA-induced transcriptional activation of an RARE reporter construct. Expression of phosphorylated as well as total PKC alpha and delta was decreased by GF and this was potentiated by RA. In addition, treatment with GF caused a sustained activation of ERK1/2 and p38-MAPK. Importantly, inhibition of ERK but not p38 or JNK suppressed apoptosis induced by RA+GF, indicating that activation of ERK is specifically required. In support of this novel finding, the ability of other PKC inhibitors to cause apoptosis in combination with RA correlates with ability to cause sustained activation of ERK. Moreover, it appears that inhibition/downregulation of PKC delta is specifically involved.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».