Protease-activated Receptor-2 (PAR-2)-mediated Nf-κB Activation Suppresses Inflammation-associated Tumor Suppressor MicroRNAs in Oral Squamous Cell Carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
Oral cancer is the sixth most common cause of death from cancer with an estimated 400,000 deaths worldwide and a low (50%) 5-year survival rate. The most common form of oral cancer is oral squamous cell carcinoma (OSCC). OSCC is highly inflammatory and invasive, and the degree of inflammation correlates with tumor aggressiveness. The G protein-coupled receptor protease-activated receptor-2 (PAR-2) plays a key role in inflammation. PAR-2 is activated via proteolytic cleavage by trypsin-like serine proteases, including kallikrein-5 (KLK5), or by treatment with activating peptides. PAR-2 activation induces G protein-α-mediated signaling, mobilizing intracellular calcium and Nf-κB signaling, leading to the increased expression of pro-inflammatory mRNAs. Little is known, however, about PAR-2 regulation of inflammation-related microRNAs. Here, we assess PAR-2 expression and function in OSCC cell lines and tissues. Stimulation of PAR-2 activates Nf-κB signaling, resulting in RelA nuclear translocation and enhanced expression of pro-inflammatory mRNAs. Concomitantly, suppression of the anti-inflammatory tumor suppressor microRNAs let-7d, miR-23b, and miR-200c was observed following PAR-2 stimulation. Analysis of orthotopic oral tumors generated by cells with reduced KLK5 expression showed smaller, less aggressive lesions with reduced inflammatory infiltrate relative to tumors generated by KLK5-expressing control cells. Together, these data support a model wherein KLK5-mediated PAR-2 activation regulates the expression of inflammation-associated mRNAs and microRNAs, thereby modulating progression of oral tumors.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
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 ».