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Enregistrement W2497026976 · doi:10.1158/1538-7445.am2015-3106

Abstract 3106: Elucidating molecular mechanisms linking microRNA-206 loss to tumor progression and metastasis

2015· article· en· W2497026976 sur OpenAlexaff
Kathleen Watt, Peter Truesdell, Andrew W. Craig

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTissue Engineering and Regenerative Medicine
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInvadopodiaMetastasisCancer researchCancermicroRNABreast cancerCancer cellIntravasationOncomirBiologyMedicinePathologyCarcinogenesisInternal medicineGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Metastasis is the leading cause of cancer-related deaths, and this occurs when tumor cells invade basement membranes and blood vessels to colonize other tissues. Metastasis is facilitated by extracellular matrix (ECM)-degrading structures called invadopodia. Recently, several microRNAs (miRNAs) have been identified as tumor and metastasis suppressor genes. Loss of expression of miR-206 has been correlated with poor prognosis in gastric cancer, breast cancer, rhabdomyosarcoma and melanoma. A previous study by others has demonstrated that restoring miR-206 expression in human breast cancer cells was sufficient to block metastasis in tumor xenograft assays. However, the targets of miR-206 that cause metastasis in these cancer models have not been fully characterized. Here, we have tested the effects of miR-206 on invadopodia in metastatic cancer cells, and identified a novel target that may explain this effect. Transducer of Cdc42-mediated Actin assembly-1 (Toca-1) is an adaptor protein that promotes formation of invadopodia and metastasis in breast cancer models, and has a predicted miR-206 binding site within the 3′ UTR of Toca-1 transcripts. To test whether the high levels of Toca-1 expression that we have observed in metastatic cancer cell lines was due to loss of miR-206, we rescued miR-206 expression using transient, stable or inducible approaches in MDA-MB-231 breast cancer, A375 melanoma, and H1299 lung cancer cell lines. In each cell model, Toca-1 expression was reduced upon miR-206 expression at both the mRNA and protein levels, thus validating Toca-1 as a new target of miR-206. Further testing of the phenotypes induced by miR-206 rescue revealed dramatic defects in ECM degradation and cell invasion in breast cancer and melanoma cell models. In subcutaneous tumor xenograft assays, stable rescue of miR-206 in H1299 tumors led to defects in tumor growth compared to those expressing a scrambled control miRNA. In addition, miR-206 expression caused a dramatic reduction in the numbers of lung metastases. We are currently extending this to our melanoma models and inducible models to define changes in metastasis-related targets of miR-206 that are aberrantly expressed in metastatic cancers. In conclusion, our study demonstrates for the first time a link between miR-206 and suppression of invadopodia formation via Toca-1 silencing, which likely contributes to the metastasis suppressing activity of miR-206 in multiple cancer types. Citation Format: Kathleen D. Watt, Peter Truesdell, Andrew W. Craig. Elucidating molecular mechanisms linking microRNA-206 loss to tumor progression and metastasis. [abstract]. In: Proceedings of the 106th Annual Meeting of the American Association for Cancer Research; 2015 Apr 18-22; Philadelphia, PA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2015;75(15 Suppl):Abstract nr 3106. doi:10.1158/1538-7445.AM2015-3106

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
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 recherche0,0000,001
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 Opus0,098
Tête enseignante GPT0,440
Écart entre enseignants0,342 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2015
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