MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2510919763 · doi:10.1182/blood.v122.21.1919.1919

Tumor Suppressor Microrna-29a/b and Microrna-34a Mediate Small Molecule PRIMA-1Met-Induced Aoptosis In Multiple Myeloma Cells By Targeting c-Myc

2013· article· en· W2510919763 sur OpenAlexaff
Manujendra N. Saha, Yijun Yang, Hong Chang

Notice bibliographique

RevueBlood · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicroRNA in disease regulation
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésmicroRNAApoptosisBiologyCancer researchGene silencingCell cultureMolecular biologyIn vivoGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract PRIMA-1Met/APR246 (p53 reactivation and induction of massive apoptosis), is a small molecule with remarkable anti-tumor activities in various human tumor cells, and is currently under phase I/II clinical trial. We have previously demonstrated anti-tumor activity of PRIMA-1Met in multiple myeloma (MM) cells irrespective of p53 status. In addition, we have shown that PRIMA-1Met alone or in combination with dexamethasone triggers significant tumor growth inhibition in vivo in a murine xenograft model of human MM. However, the molecular mechanism underlying anti-myeloma activity of PRIMA-1Met has not been fully elucidated. MicroRNAs (miRNAs) are non-coding small RNA molecules that regulate post-transcriptional gene expression and play a critical role in tumor pathogenesis. Since the role of miRNAs and their regulation in response to PRIMA-1Met in MM is not known, here we investigated the relationship between PRIMA-1Met-induced apoptosis and miRNA expression in MM cells. Using a miRNA PCR array platform (Human Cancer Pathway Finder miScript miRNA PCR array, MIHS-102Z, Qiagen Inc), we analyzed the miRNA profiles in two MM cell lines of different p53 status (MM.1S with wild type p53 and 8226 with mutant p53) treated with either PRIMA-1Met or DMSO control. After normalization to a set of housekeeping genes, differential expressions of the miRNAs were analysed. miRNA-29a, miRNA-29b, and miRNA-34a were found significantly up-regulated (more than 2 fold, p<0.05) in cells treated with PRIMA-1Met compared to DMSO-treated cells. To evaluate the effect of over-expression of these miRNAs, we transfected two MM cell lines (MM.1S and 8226) with either miR-29a/b or miR-34a. Cells transfected with scramble miRNA were used as control. Over-expression of the miRNAs resulted in a dose-dependent inhibition of viability and increase in apoptosis of MM.1S or 8226 cells. Next, we examined the endogenous expression of these miRNAs in 5 primary MM samples by qPCR. Results showed a significant low expression of miR-29a/b and miR-34a in 3 of the 5 samples. Treatment of the two primary MM samples with low expression for miR-29a/b and miR-34a with PRIMA-1Met resulted in up-regulation of these miRNAs leading to inhibition of the viability and induction of apoptosis. To identify the possible targets of these miRNAs, we performed bioinformatics analysis. Results obtained from different searches by miRanda and TargetScan algorithm predicted c-Myc as a potential target for miRNA-29a/b and miRNA-34a. c-Myc is an oncogene whose over-expression has been associated with resistance to current chemotherapy in MM. Global gene expression profiling by microarray showed significant down-regulation of c-Myc in two MM cell lines with either wild type or mutant p53 treated with PRIMA-1Met compare to cells treated with DMSO. Importantly, down-regulation of c-Myc (∼2.6-fold) by PRIMA-1Met was also observed in a MM cell line (8226R5) lacking p53 expression suggesting an important role of c-Myc in p53-independent apoptosis of MM cells induced by PRIMA-1Met. By qPCR and Western blot analysis, we confirmed significant down-regulation of c-Myc in PRIMA-1Met-treated MM cells. These data provided the evidence for an inverse correlation between the expression of these miRNAs and c-Myc indicating that apoptosis of MM cells induced by PRIMA-1Met is regulated by miRNAs29a/b or miRNA34a targeting c-Myc. Our results suggest a novel mechanism for PRIMA-1Met-induced apoptotic signaling in MM cells mediated by up-regulation of miR-29a/b and miR-34a targeting c-Myc. Our findings also provide a preclinical framework for development of therapeutic strategies in combination of PRIMA-1Met and miRNA (miR-29a/b or miR-34a) mimics for the treatment of MM patients, especially for those with high c-Myc expressions. Disclosures: No relevant conflicts of interest to declare.

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,190 · 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
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBlood→Même sujetMicroRNA in disease regulation→Travaux en français237 207→