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Enregistrement W2502314982 · doi:10.1158/1538-7445.am2016-5055

Abstract 5055: SPEN stimulates primary cilia formation, cell migration and is associated with metastasis in breast cancer

2016· article· en· W2502314982 sur OpenAlexaff
Stéphanie Légaré, Catherine Chabot, Mark Basik

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHedgehog Signaling Pathway Studies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCancer researchGene silencingBiologyTranscription factorCell biologyWnt signaling pathwayCiliumHedgehog signaling pathwayHedgehogPI3K/AKT/mTOR pathwaySignal transductionGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The primary cilium (PC) is a microtubule-based and non-motile organelle that functions as animal cells’ antennae, regulating a number of signalling pathways, including the mTOR, PDGFR and Wnt pathways, in addition to being essential for activation of the canonical Hedgehog (Hh) pathway. In breast cancer, the PC is a structure that is frequently lost due to transcription- and mutation-driven alterations in cilium-related genes. In a study aiming to delineate the hormone-independent transcriptional program regulated by SPEN, a gene that we have identified as a tumour suppressor gene in estrogen receptor (ER)-positive breast cancers, we found that SPEN was co-expressed (R>0.95) with a number of genes involved in ciliary biology (P = 1.64E-19), including the ciliogenic transcription factors RFX2, RFX3 and FOXJ1. Interestingly, the overexpression of SPEN resulted in the restoration of the PC in T47D cells, which have previously been shown to lack this structure. Consistent with the re-establishment of a PC in T47D cells, SPEN-overexpressing T47D cells had decreased mTOR signalling, hyperactivation of PC-dependent pathways, including the Hh and PDGFR pathways, and increased migration. Silencing SPEN expression in the non-tumorigenic MCF10A cells, which express high endogenous levels of SPEN and show a high prevalence of PC (36%), considerably decreased PC levels in MCF10A cells and was accompanied with increased mTORC1 activity as well as attenuated cell migration. We also found that SPEN silencing in MCF10A cells decreased the expression of the ciliogenic transcription factor RFX3 and that SPEN interacts with DNA upstream of RFX3 gene transcription start site in chromatin immunoprecipitation experiments. Collectively, these observations indicate that SPEN may mediate its effects, at least in part, through the transcriptional regulation of RFX3. Accordingly, RFX3 expression levels were strongly positively correlated (R = 0.55, P<0.0001) with SPEN levels in a cohort of 82 clinical samples from triple negative breast cancer patients. Notably, high SPEN RNA levels were also predictive of early metastasis in two independent cohorts of 77 (HR = 2.25, P = 0.03) and 170 (HR = 2.23, P = 0.004) ER-negative breast cancer patients. Together, our findings highlight a role for SPEN in the regulation of PC formation and support important functions in the inhibition of mTORC1 and activation of Hh and PDGFR pathways as well as cell migration, a process that may contribute to early metastasis in ER-negative breast cancers. Citation Format: Stéphanie Légaré, Catherine Chabot, Mark Basik. SPEN stimulates primary cilia formation, cell migration and is associated with metastasis in breast cancer. [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 5055.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,209
Score d'incertitude au seuil0,312

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,046
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,295 · 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 tête enseignante, 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
Publié2016
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