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Enregistrement W2499313172 · doi:10.1158/1538-7445.am2016-2524

Abstract 2524: STAT3 is a key regulator of an “EMT-like” process mediated by Slug in GBM

2016· article· en· W2499313172 sur OpenAlexaff
Charles Chesnelong, H. Artee Luchman, J. Gregory Cairncross, Samuel Weiss

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFerroptosis and cancer prognosis
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSlugEpithelial–mesenchymal transitionSTAT3Twist transcription factorTranscription factorCancer researchBiologyTranscriptomeSTAT proteinMesenchymal stem cellRegulatorCancerOncologyMedicineGeneGene expressionMetastasisGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Glioblastoma Multiforme (GBM) is the most aggressive subtype of adult brain tumor with a median survival of 15 months. Despite a combination of maximal safe resection, radiation and chemotherapy, GBM invariably recurs, highlighting the need to better delineate the basis of recurrent disease and develop novel, more targeted and effective therapies. The Signal Transducer and Activator of Transcription 3 (STAT3) has been implicated in a proneural to mesenchymal shift associated with the emergence of a more aggressive, more resistant GBM phenotype at recurrence. Brain Tumor Initiating Cells (BTICs), defined by the key features of self-renewal, multipotency and tumorigenic potential, are integral players of recurrence post-treatment and represent a “reservoir of disease” that needs to be specifically targeted if GBM outcome is to be improved. Analysis of GBM patient transcriptomic data from The Cancer Genome Atlas (TCGA) shows that an Epithelial to Mesenchymal Transition (EMT) gene signature is particularly enriched in the mesenchymal subtype, tightly correlates with STAT3 activity and is associated with shorter survival. The key EMT transcription factor Slug is also highly expressed in mesenchymal samples and associated with poorer prognosis. Interestingly, we found stronger expression of EMT transcription factors Snail, Slug and Twist in faster proliferating, more aggressive BTIC lines. Noteworthy, Slug was more highly expressed in both BTICs and parental tumors compared to Snail and Twist and positively correlated with pSTAT3. We also found that Slug expression correlates with faster growth in vitro and shorter survival in orthotopic xenografts. Conversely, higher E-cadherin expression correlates with slower growth and longer survival of xenografted mice. While Slug is not a known STAT3 target gene (unlike Twist and Snail), we show that Slug expression is decreased after pharmacological inhibition of STAT3 signaling in BTICs. In contrast, activation of the STAT3 pathway via growth factor/cytokine treatment (EGF, OSM), as well as expression of a constitutively active form of STAT3 promotes Slug expression. We have identified a potential STAT3 consensus binding site in the Slug promoter and preliminary Chromatin Immuno Precipitation (ChIP) experiments suggest that Slug is a novel direct transcriptional target of STAT3. Over-expression of Slug in BTIC lines triggered down-regulation of E-cadherin and resulted in increased Cyclin D1 and pRB protein levels. However, we found that Cyclin D1 RNA levels remain unchanged suggesting that overexpression of Slug leads to the post-transcriptional stabilization of Cyclin D1 potentially via repression of UbcH5C. To conclude, STAT3 is a key regulator of an EMT-like process in GBM BTICs, mediated at least in part by Slug. Our results suggest that STAT3 and the key regulator Slug may be involved in the promotion of a more aggressive GBM phenotype and represent interesting therapeutic targets in GBM. Citation Format: Charles Chesnelong, H. Artee Luchman, J. Gregory Cairncross, Samuel Weiss. STAT3 is a key regulator of an “EMT-like” process mediated by Slug in GBM. [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 2524.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

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)0,0050,001

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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,427
Écart entre enseignants0,357 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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