Eukaryotic Translation Initiation Factor 4E–Induced Progression of Primary Human Mammary Epithelial Cells along the Cancer Pathway Is Associated with Targeted Translational Deregulation of Oncogenic Drivers and Inhibitors
Notice bibliographique
Résumé
Pathologic redirection of translational control by constitutive activation of eukaryotic translation initiation factor 4F (eIF4F), the cap-dependent translation initiation apparatus, is an obligatory step in oncogenesis; however, its mechanism remains undefined. Here, we simulate this pro-oncogenic state by overexpressing eIF4E, the rate-limiting component of eIF4F, in primary human mammary epithelial cells (HMECs) and examine the resultant changes in cell biology and gene expression profiles of total and polyribosome-bound mRNA genome wide. Overexpressed eIF4E rescues primary HMECs from telomere-independent growth arrest and disables checkpoints governing S-phase entry as well as apoptosis in HMECs immortalized by telomerase, imparting cells with proliferative and survival autonomy. Although the transcriptional response to increased eIF4E was modest, the translational response was large, selective, and bidirectional. In addition to translational activation of known and novel eIF4E-responsive oncogenic drivers regulating cell growth and survival, our data unveil previously unrecognized cellular defenses including translational activation of tumor suppressors, translational repression of transcripts enriched with miRNA target sites, and translational modulation of genes governing translation itself. These findings provide insight into the proneoplastic and compensatory mechanisms embedded in the oncogenic translational program. They support a model whereby deregulated eIF4E moves human epithelial cells along the cancer pathway by profoundly altering ribosomal recruitment to cancer-related transcripts, and eIF4E-modified cells counter these potentially oncogenic alterations with a compensatory translational mechanism that mitigates acquisition of malignancy.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».