Oncogenic role of sFRP2 in P53-mutant osteosarcoma development via autocrine and paracrine mechanism
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Osteosarcoma (OS), the most common primary bone tumor, is highly metastatic with high chemotherapeutic resistance and poor survival rates. Using induced pluripotent stem cells (iPSCs) generated from Li-Fraumeni syndrome (LFS) patients, we investigated an oncogenic role of secreted frizzled-related protein 2 (sFRP2) in P53 mutation-associated OS development. Interestingly, we found that high sFRP2 expression in OS patient samples correlates with poor survival. Systems-level analyses identified that expression of sFRP2 increases during LFS OS development and can induce angiogenesis. Ectopic sFRP2 overexpression in normal osteoblast precursors is sufficient to suppress normal osteoblast differentiation and to promote OS phenotypes through induction of oncogenic molecules such as FOXM1 and CYR61 in a β-catenin independent manner. Conversely, inhibition of sFRP2, FOXM1 or CYR61 represses the tumorigenic potential. In summary, these findings demonstrate the oncogenic role of sFRP2 in P53 mutation-associated OS development and that inhibition of sFRP2 is a potential therapeutic strategy.
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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 | 0,000 |
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 ».