The Antitumor Effect of C-terminus of Hsp70-Interacting Protein via Degradation of c-Met in Small Cell Lung Cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The mesenchymal-epithelial transition factor (MET) receptor can be overexpressed in solid tumors, including small cell lung cancer (SCLC). However, the molecular mechanism regulating MET stability and turnover in SCLC remains undefined. One potential mechanism of MET regulation involves the C-terminus of Hsp70-interacting protein (CHIP), which targets heat shock protein 90-interacting proteins for ubiquitination and proteasomal degradation. In the present study, we investigated the functional effects of CHIP expression on MET regulation and the control of SCLC cell apoptosis and invasion. METHODS: proto-oncogene), we examined the expression pattern of c-Met and CHIP in SCLC cell lines by western blotting. To investigate whether CHIP overexpression reduced cell proliferation and invasive activity in SCLC cell lines, we transfected cells with CHIP and performed a cell viability assay and cellular apoptosis assays. RESULTS: We found an inverse relationship between the expression of CHIP and MET in SCLC cell lines (n=5). CHIP destabilized the endogenous MET receptor in SCLC cell lines, indicating an essential role for CHIP in the regulation of MET degradation. In addition, CHIP inhibited MET-dependent pathways, and invasion, cell growth, and apoptosis were reduced by CHIP overexpression in SCLC cell lines. CONCLUSION: CHIP is capable of regulating SCLC cell apoptosis and invasion by inhibiting MET-mediated cytoskeletal and cell survival pathways in NCI-H69 cells. CHIP suppresses MET-dependent signaling, and regulates MET-mediated SCLC motility.
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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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».