Mifepristone increases mRNA translation rate, triggers the unfolded protein response, increases autophagic flux, and kills ovarian cancer cells in combination with proteasome or lysosome inhibitors
Notice bibliographique
Résumé
The synthetic steroid mifepristone blocks the growth of ovarian cancer cells, yet the mechanism driving such effect is not entirely understood. Unbiased genomic and proteomic screenings using ovarian cancer cell lines of different genetic backgrounds and sensitivities to platinum led to the identification of two key genes upregulated by mifepristone and involved in the unfolded protein response (UPR): the master chaperone of the endoplasmic reticulum (ER), glucose regulated protein (GRP) of 78 kDa, and the CCAAT/enhancer binding protein homologous transcription factor (CHOP). GRP78 and CHOP were upregulated by mifepristone in ovarian cancer cells regardless of p53 status and platinum sensitivity. Further studies revealed that the three UPR-associated pathways, PERK, IRE1α, and ATF6, were activated by mifepristone. Also, the synthetic steroid acutely increased mRNA translation rate, which, if prevented, abrogated the splicing of XBP1 mRNA, a non-translatable readout of IRE1α activation. Moreover, mifepristone increased LC3-II levels due to increased autophagic flux. When the autophagic-lysosomal pathway was inhibited with chloroquine, mifepristone was lethal to the cells. Lastly, doses of proteasome inhibitors that are inadequate to block the activity of the proteasomes, caused cell death when combined with mifepristone; this phenotype was accompanied by accumulation of poly-ubiquitinated proteins denoting proteasome inhibition. The stimulation by mifepristone of ER stress and autophagic flux offers a therapeutic opportunity for utilizing this compound to sensitize ovarian cancer cells to proteasome or lysosome inhibitors.
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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 ».