RBM5 reduces small cell lung cancer growth, increases cisplatin sensitivity and regulates key transformation-associated pathways
Notice bibliographique
Résumé
Small cell lung cancer (SCLC) is the most aggressive type of lung cancer, with almost 95% of patients succumbing to the disease. Although RBM5 , a tumor suppressor gene, is downregulated in the majority of lung cancers, its role in SCLC is unknown. Using the GLC20 SCLC cell line, which has a homozygous deletion encompassing the RBM5 gene locus, we established stable RBM5 expressing sublines and investigated the effects of RBM5 re-expression. Transcriptome and target identification studies determined that RBM5 directly regulates the cell cycle and apoptosis in SCLC cells, as well as significantly downregulates other important transformation-associated pathways such as angiogenesis and cell adhesion. RNA sequencing of paired non-tumor and tumor SCLC patient specimens showed decreased RBM5 expression in the tumors, and expression alterations in the majority of the same pathways that were altered in the GLC20 cells and sublines. Functional studies confirmed RBM5 expression slows SCLC cell line growth, and increases sensitivity to the chemotherapy drug cisplatin. Overall, our work demonstrates the importance of RBM5 expression to the non-transformed state of lung cells and the consequences of its deletion to SCLC development and progression.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».