ΔNp63γ/SRC/Slug Signaling Axis Promotes Epithelial-to-Mesenchymal Transition in Squamous Cancers
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose: To investigate the regulation of epithelial-to-mesenchymal transition (EMT) in head and neck squamous cell carcinoma (HNSCC) and its importance in tumor invasion. Experimental Design: We use a three-dimensional invasive organotypic raft culture model of human foreskin keratinocytes expressing the E6/E7 genes of the human papilloma virus-16, coupled with bioinformatic and IHC analysis of patient samples to investigate the role played by EMT in invasion and identify effectors and upstream regulatory pathways. Results: We identify SNAI2 (Slug) as a critical effector of EMT-activated downstream of TP63 overexpression in HNSCC. Splice-form–specific depletion and rescue experiments further identify the ΔNp63γ isoform as both necessary and sufficient to activate the SRC signaling axis and SNAI2-mediated EMT and invasion. Moreover, elevated SRC levels are associated with poor outcome in patients with HNSCC in The Cancer Genome Atlas dataset. Importantly, the effects on EMT and invasions and SNAI2 expression can be reversed by genetic or pharmacologic inhibition of SRC. Conclusions: Overexpression of ΔNp63γ modulates cell invasion by inducing targetable SRC-Slug–evoked EMT in HNSCC, which can be reversed by inhibitors of the SRC signaling. Clin Cancer Res; 24(16); 3917–27. ©2018 AACR.
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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 ».