Peroxisomes protect lymphoma cells from HDAC inhibitor-mediated apoptosis
Notice bibliographique
Résumé
Peroxisomes are a critical rheostat of reactive oxygen species (ROS), yet their role in drug sensitivity and resistance remains unexplored. Gene expression analysis of clinical lymphoma samples suggests that peroxisomes are involved in mediating drug resistance to the histone deacetylase inhibitor (HDACi) Vorinostat (Vor), which promotes ROS-mediated apoptosis. Vor augments peroxisome numbers in cultured lymphoma cells, concomitant with increased levels of peroxisomal proteins PEX3, PEX11B, and PMP70. Genetic inhibition of peroxisomes, using PEX3 knockdown, reveals that peroxisomes protect lymphoma cells against Vor-mediated cell death. Conversely, Vor-resistant cells were tolerant to elevated ROS levels and possess upregulated levels of (1) catalase, a peroxisomal antioxidant, and (2) plasmalogens, ether glycerophospholipids that represent peroxisome function and serve as antioxidants. Catalase knockdown induces apoptosis in Vor-resistant cells and potentiates ROS-mediated apoptosis in Vor-sensitive cells. These findings highlight the role of peroxisomes in resistance to therapeutic intervention in cancer, and provide a novel modality to circumvent drug resistance.
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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) | 0,002 | 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.
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 ».