Genetic Polymorphisms in the Long Noncoding RNA MIR2052HG Offer a Pharmacogenomic Basis for the Response of Breast Cancer Patients to Aromatase Inhibitor Therapy
Notice bibliographique
Résumé
Genetic risks in breast cancer remain only partly understood. Here, we report the results of a genome-wide association study of germline DNA from 4,658 women, including 252 women experiencing a breast cancer recurrence, who were entered on the MA.27 adjuvant trial comparing the aromatase inhibitors (AI) anastrozole and exemestane. Single-nucleotide polymorphisms (SNP) of top significance were identified in the gene encoding MIR2052HG, a long noncoding RNA of unknown function. Heterozygous or homozygous individuals for variant alleles exhibited a ∼40% or ∼63% decrease, respectively, in the hazard of breast cancer recurrence relative to homozygous wild-type individuals. Functional genomic studies in lymphoblastoid cell lines and ERα-positive breast cancer cell lines showed that expression from MIR2052HG and the ESR1 gene encoding estrogen receptor-α (ERα) was induced by estrogen and AI in a SNP-dependent manner. Variant SNP genotypes exhibited increased ERα binding to estrogen response elements, relative to wild-type genotypes, a pattern that was reversed by AI treatment. Further, variant SNPs were associated with lower expression of MIR2052HG and ERα. RNAi-mediated silencing of MIR2052HG in breast cancer cell lines decreased ERα expression, cell proliferation, and anchorage-independent colony formation. Mechanistic investigations revealed that MIR2052HG sustained ERα levels both by promoting AKT/FOXO3-mediated ESR1 transcription and by limiting ubiquitin-mediated, proteasome-dependent degradation of ERα. Taken together, our results define MIR2052HS as a functionally polymorphic gene that affects risks of breast cancer recurrence in women treated with AI. More broadly, our results offer a pharmacogenomic basis to understand differences in the response of breast cancer patients to AI therapy. Cancer Res; 76(23); 7012-23. ©2016 AACR.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».