Acquired resistance to TRAIL-induced apoptosis in human ovarian cancer cells is conferred by increased turnover of mature caspase-3
Notice bibliographique
Résumé
Little is known on how cancer cells can acquire resistance to tumor necrosis factor-related apoptosis-inducing ligand (TRAIL). In this study, we established TRAIL-resistant cells from the TRAIL-sensitive human ovarian carcinoma cell line OVCAR3 to evaluate the potential mechanisms of acquired resistance to TRAIL. The selected resistant cells were cross-resistant to Fas ligand but remained sensitive to drug-induced apoptosis. Expression of TRAIL receptors was not altered in TRAIL-resistant OVCAR3 cells. Cleavage of caspase-8 and caspase-3 occurred in both TRAIL-resistant and TRAIL-sensitive cells. However, mature caspase-3 fragments were not detected by immunoblot in TRAIL-resistant cells and caspase-3 activity was significantly inhibited in these cells. The addition of proteasome inhibitors significantly increased TRAIL-induced apoptosis in resistant cells and enhanced the accumulation of mature caspase-3 fragments. Pretreatment with cycloheximide showed that active caspase-3 fragments have a high turnover rate in OVCAR3 R350 cells. X-linked inhibitor of apoptosis down-regulation by RNA interference also increased the accumulation of cleaved caspase-3 intermediates and resensitized TRAIL-resistant cells. Our findings show that altered turnover of mature caspase-3 may lead to acquired TRAIL resistance in ovarian cancer cells. Proteasome and X-linked inhibitor of apoptosis inhibitors could have a role in clinical situations to potentiate the cytotoxic effects of TRAIL in resistant tumor cells.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».