Selective estrogen receptor modulators and betulinic acid act synergistically to target ERα and SP1 transcription factor dependent Pygopus expression in breast cancer
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Estrogen and progesterone hormone receptor (ER and PR) expression in invasive breast cancer predicts response to hormone disruptive therapy. Pygopus2 (hPYGO2) encodes a chromatin remodelling protein important for breast cancer growth and cell cycle progression. The aims of this study were to determine the mechanism of expression of hPYGO2 in breast cancer and to examine how this expression is affected therapeutically. METHODS: hPYGO2 and ER protein expression was examined in a breast tumour microarray by immunohistochemistry. hPYGO2 RNA and protein expression was examined in ER+ and ER- breast cancer cell lines in the presence of selective estrogen hormone receptor modulator drugs and the specificity protein-1 (SP1) inhibitor, betulinic acid (BA). The effects of these drugs on the ability for ER and SP1 to bind the hPYGO2 promoter and affect cell cycle progression were studied using chromatin immunoprecipitation assays. RESULTS: hPYGO2 was expressed in seven of eight lines and in nuclei of 98% of 65 breast tumours, including 3 Ductal carcinoma in situ and 62 invasive specimens representing ER-negative (22%) and ER-positive (78%) cases. Treatment with either 4-Hydroxytamoxifen (OHT) or fulvestrant reduced hPYGO2 mRNA 10-fold and protein 5-10-fold within 4 h. Promoter analysis indicated an ER/SP1 binding site at nt -225 to -531 of hPYGO2. SP1 RNA interference and BA reduced hPYGO2 protein and RNA expression by fivefold in both ER- and ER+ cells. Further attenuation was achieved by combining BA and 4-OHT resulting in eightfold reduction in cell growth. CONCLUSIONS: Our findings reveal a mechanistic link between hormone signalling and the growth transcriptional programme. The activation of its expression by ERα and/or SP1 suggests hPYGO2 as a theranostic target for hormone therapy responsive and refractory breast cancer.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
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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 | 0,000 |
| 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.
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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 ».