Abstract 1682: Lyn drives cancer metastasis via post-translational regulation of SNAI proteins
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction: Metastasis is the most common cause of death from cancer and occurs when malignant cells discard epithelial restraints and acquire invasive abilities, facilitating their dissemination to permissive micro-environments. This process is enhanced by tumor cell activation of Epithelial Mesenchymal Transition (EMT), a (normally embryonic) developmental program in which epithelial cells assume a mesenchymal phenotype during gastrulation and organogenesis, allowing single cell invasive movement away from the ectodermal layer. Recent evidence strongly implicates EMT induction in malignant progression and treatment resistance. For example, EMT regulatory transcription factors are required for breast cancer metastasis. Several oncogenic pathways (growth factors, Src family, MAPK, AKT) induce EMT. Lyn tyrosine kinase, a member of Src family tyrosine kinase is up-regulated in advanced prostate cancer and has been reported to correlate with aggressive breast cancer. Our objective is to determine the role of Lyn tyrosine kinase in EMT. Methods: LNCaP (Lymph Node Metastasis of Prostate Cancer), BT-549 (Triple Negative Breast Cancer) and UM-UC-13 (Bladder Cancer) cells were transfected with Lyn siRNA; EMT markers were monitored by western blot and qRT-PCR and immunofluorescence, migration by scratch assay and invasion by Boyden chamber. Sub cellular localization of proteins was examined by IF and nuclear/cyto extraction. In vivo experiments were performed in UC13-luc cells with shRNA of Lyn. Results: Here we report that Lyn expression is low in epithelial cells and is up-regulated in mesenchymal cells. Targeting Lyn using siRNA decreases EMT markers (Fibronectin, Vimentin and Zeb-1) at both mRNA and protein levels while increasing the epithelial marker (E-cadherin). Moreover, we found that Lyn siRNA decreases cell migration and invasion. Thisis decrease in mesenchymal phenotype can be attributed to the decrease in the amount of Slug and Snail, transcriptional repressors of E-Cadherin and activator of Vimentin and Fibronectin. Interestingly, we found that Lyn knockout induces a decrease of SLUG only at protein levels and not at mRNA levels. We discovered that Lyn triggers a signaling cascade through Vav-Rac-Pak1 pathway to alter sub cellular localization of the SNAI proteins leading to their proteasomal degradation. This effect results in decreased invasion and migration in vitro as well as decreased metastasis in vivo. Conclusion: Expression of Lyn kinase can be correlated to low prognosis and aggressive/metastatic phenotype. We show that knocking down Lyn by siRNA initiates a switch to a more epithelial phenotype reducing cell migration and invasion. Citation Format: Daksh Thaper, Sepideh Vahid, Ka Mun Nip, Igor Moskalev, Sebastian Frees, Morgan E. Roberts, Krisi Ketola, Kenneth W. Harder, Jennifer L. Bishop, Amina Zoubeidi. Lyn drives cancer metastasis via post-translational regulation of SNAI proteins. [abstract]. In: Proceedings of the 107th Annual Meeting of the American Association for Cancer Research; 2016 Apr 16-20; New Orleans, LA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2016;76(14 Suppl):Abstract nr 1682.
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 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) | 0,003 | 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 ».