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Enregistrement W2328620161 · doi:10.1158/1538-7445.am2012-961

Abstract 961: Pathways of tumorigenesis promoted by the growth factor progranulin in SW-13 adrenocortical carcinoma cells

2012· article· en· W2328620161 sur OpenAlexaff
Yonghua Zhang, Amin Ismail, Andrew Bateman

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer, Hypoxia, and Metabolism
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyCancer researchAphidicolinCell growthAdrenocortical carcinomaCell cycleEndocrinologyInternal medicineCancerMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Adrenocortical carcinomas are highly malignant cancers, with a very low 5 year survival rate. The SW-13 cell line originated from a stage IV adrenocortical carcinoma, but is only poorly tumorigenic in mice. It can, however, be made highly tumorigenic in vivo if it is engineered to express a limited number of growth factors including progranulin (PGRN, also called PCDGF, granulin epithelin precursor, or proepithelin) and secreted FGFs. This provides a model system to study the transition of an adrenocortical carcinoma from low to a high malignant potential. PGRN is a secreted glycoprotein growth factor that is over produced by many cancers including those of the breast, ovary, endometrium, prostate, bladder, and liver. It acts on cancer growth by increasing mitosis, decreasing apoptosis and stimulating invasion. In addition, PGRN has been implicated as a stimulator of tumor stroma growth in breast cancer. We examined the expression of PGRN in SW-13 cells at different stages of the cell cycle. Cells were synchronized using two independent agents, L-Mimosine and aphidicolin to arrest cell division. Washout of the drugs released the SW-13 cells into the cell cycles with slow (L-Mimosine) or rapid (aphidicolin) kinetics, and PGRN expression increased in parallel with the increased proportion of cells in active cell division. Depleting PGRN mRNA levels slowed reentry into the cell cycle following drug removal. Inhibition of MEK1/2, phosphatidylinositol-3 kinase (PI3K), protein kinase C (PKC) and phospholipase-C-α (PLCγ) impairs proliferation of SW-13 cells carrying only empty vector (SW-13V) with differential effects on mitosis and apoptosis. In cells with elevated PGRN, (SW-13P), the anti-proliferative effects of inhibiting MEK1/2, PI3K and PKC, but not PLCγ, are attenuated. Inhibition of the stress kinase p38 increases proliferation of SW-13V, but not SW-13P cells, suggesting that PGRN and p38 have opposing effects on proliferation. Inhibition of p38 enhances the phosphorylation of MEK1/2 in SW-13V cells, while inhibiting PKC decreases it, suggesting that PKC and p38 pathways interact with the PGRN-regulated MEK1/2 signaling cascade. Transcriptional profiling indicated that expression of PGRN modulated levels of proteins in the Wnt and Notch-signaling pathways. These results suggest that PGRN expression may be coordinated with the cell cycle, and, may promote tumorigenesis by intervening in several signaling pathways. Citation Format: {Authors}. {Abstract title} [abstract]. In: Proceedings of the 103rd Annual Meeting of the American Association for Cancer Research; 2012 Mar 31-Apr 4; Chicago, IL. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2012;72(8 Suppl):Abstract nr 961. doi:1538-7445.AM2012-961

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,050
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,284 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2012
Routes d'admission1
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