p53 mutants cooperate with HIF-1 in transcriptional regulation of extracellular matrix components to promote tumor progression
Notice bibliographique
Résumé
gene and microenvironmentally driven activation of hypoxia-inducible factor-1 (HIF-1) typically occur in later stages of tumorigenesis. An ongoing challenge is the identification of molecular determinants of advanced cancer pathogenesis to design alternative last-line therapeutic options. Here, we report that p53 mutants influence the tumor microenvironment by cooperating with HIF-1 to promote cancer progression. We demonstrate that in non-small cell lung cancer (NSCLC), p53 mutants exert a gain-of-function (GOF) effect on HIF-1, thus regulating a selective gene expression signature involved in protumorigenic functions. Hypoxia-mediated activation of HIF-1 leads to the formation of a p53 mutant/HIF-1 complex that physically binds the SWI/SNF chromatin remodeling complex, promoting expression of a selective subset of hypoxia-responsive genes. Depletion of p53 mutants impairs the HIF-mediated up-regulation of extracellular matrix (ECM) components, including type VIIa1 collagen and laminin-γ2, thus affecting tumorigenic potential of NSCLC cells in vitro and in mouse models in vivo. Analysis of surgically resected human NSCLC revealed that expression of this ECM gene signature was highly correlated with hypoxic tumors exclusively in patients carrying p53 mutations and was associated with poor prognosis. Our data reveal a GOF effect of p53 mutants in hypoxic tumors and suggest synergistic activities of p53 and HIF-1. These findings have important implications for cancer progression and might provide innovative last-line treatment options for advanced NSCLC.
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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».