Down-regulation of ZIP4 by RNA Interference Inhibits Pancreatic Cancer Growth and Increases the Survival of Nude Mice with Pancreatic Cancer Xenografts
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Zinc levels have been correlated with cancer risk, although the role of zinc and zinc transporters in cancer progression is largely unknown. We recently found that a zinc transporter, ZIP4, is overexpressed in pancreatic cancer. In this study, we further deciphered the role that ZIP4 plays in a pancreatic cancer mouse model by silencing ZIP4. EXPERIMENTAL DESIGN: ZIP4 stable silencing was established in pancreatic cancer cell lines ASPC-1 (ASPC-shZIP4) and BxPC-3 (BxPC-shZIP4) by short hairpin RNA using retrovirus vectors. The stable cells were characterized in vitro and in vivo using a nude mouse xenograft model. RESULTS: Silencing of ZIP4 was associated with decreased cell proliferation, migration, and invasion. Both ASPC-shZIP4 and BxPC-shZIP4 cells showed a significant reduction in tumor volume and weight in the s.c. model, and decreased primary tumor weight in the orthotopic model compared with the vector control cells (ASPC-shV and BxPC-shV). Silencing of ZIP4 also caused reduced incidence of tumor metastasis in the mice and downsized the tumor grade. More importantly, silencing of ZIP4 significantly increased the survival rate of nude mice with orthotopic xenografts (P = 0.005). All ASPC-shZIP4-injected mice (100%) remained alive up to 32 days after tumor implantation, whereas only 30% of the ASPC-shV mice were alive at the same time point. CyclinD1 expression was decreased in the ASPC-shZIP4 xenografts. CONCLUSIONS: These results identify a previously uncharacterized role of ZIP4 in pancreatic cancer progression, and indicate that knocking down ZIP4 by short hairpin RNA might be a novel treatment strategy for pancreatic cancers with ZIP4 overexpression.
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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) | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».