Reprogramming Factors Remodel Melanoma Cell Phenotype by Changing Stat3 Expression
Notice bibliographique
Résumé
The limited availability of melanoma stem cells is a major challenge for therapeutic reagent screening and study of molecular mechanisms. It has been shown that induced expression of four stem cell factors (Oct4, Sox2, Klf4, and c-Myc) changes the phenotype of osteosarcoma and breast cancer cells to osteosarcoma stem cells and breast cancer stem cells, respectively. The present study aimed to explore whether these four factors might change the phenotype of melanoma cells to melanoma stem cells and, if so, to examine the possible molecular signal involved. Melanoma B16-F10 cells were transfected with the plasmid TetO-FUW-OSKM which contains cDNA expressing four factors, driven by the Tet-On element. We found that expression of the four transcription factors was highly induced by DOX in the stable melanoma cell clones. Further studies confirmed that induced expression of these factors remodeled the phenotype of the melanoma cells to melanoma stem cells (MSCs). This conclusion was supported by the evidence that induced expression of these factors increased the numbers of tumor-initiating cells, (namely MSCs), both in an in vitro cell culture system and in a mouse in vivo model. The conclusion was further supported by the observation that the induction of these factors exclusively increased the mRNA of signal transducer and activator of transcription 3 which has been reported to play a crucial role in stem cell maintenance. Thus, phenotypic remodeling of melanoma cells following the induction of these four factors provided a simple and optimal means to constantly obtain MSCs for screening new therapeutic reagents. The result also reveals that Stat3 may be a crucial link between the induction of the four factors and the cell remodeling, suggesting its potential role as a target to fight melanoma.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».