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Enregistrement W2785356110

EGF and S100A7 interact to regulate Jab1 in breast cancer and may influence progression of DCIS and early breast cancer

2007· article· en· W2785356110 sur OpenAlexaff
Jiaxu Wang, Rebecca Barnes, Melanie Olson, Peter H. Watson

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueS100 Proteins and Annexins
Établissements canadiensBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBreast cancerCancer researchEstrogen receptorBiologyCancerEpidermal growth factor receptorTumor progressionInternal medicineEndocrinologyMedicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

3929 Ductal carcinoma in situ (DCIS) is a key step that precedes the earliest stages of tumor cells spreading in breast cancer. DCIS represents the ideal target in a strategy to prevent progression to invasive breast cancer. However, the biology of DCIS is relatively poorly understood. S100A7 is a Ca2 + - binding protein, which is one of the most highly expressed genes in DCIS, and is believed to influence tumor progression through interaction with Jab1 and stimulation of Jab1 related activities. The epidermal growth factors (EGF) have also been shown to be important in normal and breast cancer biology, exerting their effects through tyrosine kinase growth factor receptors. These receptors, including epidermal growth factor receptor (EGFR), S100A7, and Jab1 are frequently expressed in DCIS and associated with the same estrogen receptor negative (ER-ve) tumor phenotype. To investigate the possible interaction of S100A7-Jab1 and EGFR sigalling pathways in breast cancer progression, we examined these pathways in breast cancer cell lines MDA-MB-231, MDA-MB-231-FD3 (S100A7 transfected), and MDA-MD-468. EGF increased S100A7 expression in MDA-MB-231-FD3 and MDA-MD-468 cell lines compared to MDA-MB-231 and also increases Jab1 translocation from cytoplasm to nuclear cellular compartments. The effect of EGF on S100A7 occurs predominantly at the level of protein levels and correlates with the relative levels of EGFR in these cell lines. Inhibition of EGFR by EGF receptor kinase inhibitor, AG 1478, also reduced S100A7 expression and blocked Jab1 redistribution to nucleus. Jab1 redistribution was also prevented by pretreatment with PD98059, an ERK pathway inhibitor. Our results show that EGF activation of EGFR regulates Jab1 and that this pathway interacts with the S100A7-Jab1 pathway through both regulation of S100A7 and synergistic effects on Jab1. Exploration of the relevance of these observations in breast cancer tissues is in progress. We conclude that the interaction between the EGFR and S100A7-Jab1 pathways which are both prevalent in DCIS, may play an important role in early breast cancer progression. Understanding these interactions may have an important role in the development of novel anticancer targeted therapies in breast cancer progression in DCIS.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,381 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2007
Routes d'admission1
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