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Enregistrement W2588350759 · doi:10.1371/journal.pone.0172244

Alterations in estrogen signalling pathways upon acquisition of anthracycline resistance in breast tumor cells

2017· article· en· W2588350759 sur OpenAlexafffund
Simon Chewchuk, Baoqing Guo, Amadeo M. Parissenti

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAldose Reductase and Taurine
Établissements canadiensUniversity of OttawaNOSM UniversityHealth Sciences NorthLaurentian University
Organismes subventionnairesInstitute of Cancer ResearchCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésAnthracyclineDoxorubicinDownregulation and upregulationCancer researchEstrogen receptorBiologyEstrogenEstrogen receptor alphaDrug resistanceBreast cancerPharmacologyCancerEndocrinologyChemotherapyBiochemistryGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Intrinsic or acquired drug resistance is a major impediment to the successful treatment of women with breast cancer using chemotherapy. We have observed that MCF-7 breast tumor cells selected for resistance to doxorubicin or epirubicin (MCF-7DOX2 and MCF-7EPI cells, respectively) exhibited increased expression of several members of the aldo-keto reductase (AKR) gene family (in particular AKR1C3 and AKR1B10) relative to control MCF-7CC cells selected by propagation in the absence of drug. Normal cellular roles for the AKRs include the promotion of estrogen (E2) synthesis from estrone (E1) and the hydroxylation and detoxification of exogenous xenobiotics such as anthracycline chemotherapy drugs. While hydroxylation of anthracyclines strongly attenuates their cytotoxicity, it is unclear whether the enhanced AKR expression in the above anthracycline-resistant cells promotes E2 synthesis and/or alterations in E2 signalling pathways and whether such changes contribute to enhanced survival and anthracycline resistance. To determine the role of AKRs and E2 pathways in doxorubicin resistance, we examined changes in the expression of E2-related genes and proteins upon acquisition of doxorubicin resistance. We also assessed the effects of AKR overexpression or downregulation or the effects of activators or inhibitors of E2-dependent pathways on previously acquired resistance to doxorubicin. In this study we observed that the enhanced AKR expression upon acquisition of anthracycline resistance was, in fact, associated with enhanced E2 production. However, the expression of estrogen receptor α (ERα) was reduced by 2- to 5-fold at the gene transcript level and 2- to 20-fold at the protein level upon acquisition of anthracycline resistance. This was accompanied by an even stronger reduction in ERα phosphorylation and activity, including highly suppressed expression of two proteins under E2-dependent control (Bcl-2 and cyclin D1). The diminished Bcl-2 and cyclin D1 expression would be expected to reduce the growth rate of the cells, a hypothesis which was confirmed in subsequent cell proliferation experiments. AKR1C3 or AKR1B10 overexpression alone had no effect on doxorubicin sensitivity in MCF-7CC cells, while siRNA-mediated knockdown of AKR1C3 and/or AKR1B10 expression had no significant effect on sensitivity to doxorubicin in MCF-7DOX2 or MCF-7EPI cells. This suggested that enhanced or reduced AKR expression/activity is insufficient to confer anthracycline resistance or sensitivity to breast tumor cells, respectively. Rather, it would appear that AKR overexpression acts in concert with other proteins to confer anthracycline resistance, including reduced E2-dependent expression of both an important apoptosis inhibitor (Bcl-2) and a key protein associated with activation of cell cycle-dependent kinases (cyclin D1).

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)0,000
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,352

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,216 · 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

Citations21
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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