17β-estradiol-induced ACSL4 protein expression promotes an invasive phenotype in estrogen receptor positive mammary carcinoma cells
Notice bibliographique
Résumé
Long chain acyl-CoA synthase-4 (ACSL4) expression has been associated with an aggressive phenotype in breast carcinoma cells, whereas its role in ERα-positive breast cancer has not been studied. ACSL4 prefers 20-carbon polyunsaturated fatty acid (PUFA) substrates, and along with other ACSLs has been associated with cellular uptake of exogenous fatty acids. 17β-estradiol induces proliferation and invasive capacities in ERα+ve breast carcinoma that is associated with modifications of cellular lipid metabolism. In this study, treatment of steroid-starved ERα-positive MCF-7 and T47D mammary carcinoma cells with 17β-estradiol resulted in increased cellular uptake of the PUFA arachidonic acid (AA) and eicosapentaenoic acid (EPA), important building blocks for cellular membranes, and increased ACSL4 protein levels. There was no change in the expression of the ACSL1, ACSL3 and ACSL6 protein isotypes. Increased ACSL4 protein expression was not accompanied by changes in ACSL4 mRNA expression, but was associated with a significant increase in the protein half-life compared to untreated cells. ERα silencing reversed the impact of 17β-estradiol on ACSL4 protein levels and half-life. Silencing of ACSL4 eliminated the 17β-estradiol-induced increase in AA and EPA uptake, as well as the 17β-estradiol-induced cell migration, proliferation and invasion capacities. ASCL4 silencing also prevented the 17β-estradiol induced increases in p-Akt and p-GSK3β, and decrease in E-cadherin expression, important events in epithelial to mesenchymal transition. Taken together, these results demonstrate that ACSL4 is a target of 17β-estradiol-stimulated ERα and is required for the cellular uptake of exogenous PUFA and the manifestation of a more malignant phenotype in ERα+ve breast carcinoma cells.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
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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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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.
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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 ».