Tyrosine kinase receptor EGFR regulates the switch in cancer cells between cell survival and cell death induced by autophagy in hypoxia
Notice bibliographique
Résumé
Autophagy is an intracellular lysosomal degradation pathway where its primary function is to allow cells to survive under stressful conditions. Autophagy is, however, a double-edge sword that can either promote cell survival or cell death. In cancer, hypoxic regions contribute to poor prognosis due to the ability of cancer cells to adapt to hypoxia in part through autophagy. In contrast, autophagy could contribute to hypoxia induced cell death in cancer cells. In this study, we showed that autophagy increased during hypoxia. At 4 h of hypoxia, autophagy promoted cell survival whereas, after 48 h of hypoxia, autophagy increased cell death. Furthermore, we found that the tyrosine phosphorylation of EGFR (epidermal growth factor receptor) decreased after 16 h in hypoxia. Furthermore, EGFR binding to BECN1 in hypoxia was significantly higher at 4 h compared to 72 h. Knocking down or inhibiting EGFR resulted in an increase in autophagy contributing to increased cell death under hypoxia. In contrast, when EGFR was reactivated by the addition of EGF, the level of autophagy was reduced which led to decreased cell death. Hypoxia led to autophagic degradation of the lipid raft protein CAV1 (caveolin 1) that is known to bind and activate EGFR in a ligand-independent manner during hypoxia. By knocking down CAV1, the amount of EGFR phosphorylation was decreased in hypoxia and amount of autophagy and cell death increased. This indicates that the activation of EGFR plays a critical role in the switch between cell survival and cell death induced by autophagy in hypoxia.
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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 | 0,000 |
| 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.
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 ».