Differentiation of mammary tumors and reduction in metastasis upon <i>Malat1</i> lncRNA loss
Notice bibliographique
Résumé
Genome-wide analyses have identified thousands of long noncoding RNAs (lncRNAs). Malat1 (metastasis-associated lung adenocarcinoma transcript 1) is among the most abundant lncRNAs whose expression is altered in numerous cancers. Here we report that genetic loss or systemic knockdown of Malat1 using antisense oligonucleotides (ASOs) in the MMTV (mouse mammary tumor virus)-PyMT mouse mammary carcinoma model results in slower tumor growth accompanied by significant differentiation into cystic tumors and a reduction in metastasis. Furthermore, Malat1 loss results in a reduction of branching morphogenesis in MMTV-PyMT- and Her2/neu-amplified tumor organoids, increased cell adhesion, and loss of migration. At the molecular level, Malat1 knockdown results in alterations in gene expression and changes in splicing patterns of genes involved in differentiation and protumorigenic signaling pathways. Together, these data demonstrate for the first time a functional role of Malat1 in regulating critical processes in mammary cancer pathogenesis. Thus, Malat1 represents an exciting therapeutic target, and Malat1 ASOs represent a potential therapy for inhibiting breast cancer progression.
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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 | 0,000 | 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 ».