SUMOylation regulates LKB1 localization and its oncogenic activity in liver cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Even though liver kinase B1 (LKB1) is usually described as a tumor suppressor in a wide variety of tissues, it has been shown that LKB1 aberrant expression is associated with bad prognosis in Hepatocellular Carcinoma (HCC). METHODS: Herein we have overexpressed LKB1 in human hepatoma cells and by using histidine pull-down assay we have investigated the role of the hypoxia-related post-translational modification of Small Ubiquitin-related Modifier (SUMO)ylation in the regulation of LKB1 oncogenic role. Molecular modelling between LKB1 and its interactors, involved in regulation of LKB1 nucleocytoplasmic shuttling and LKB1 activity, was performed. Finally, high affinity SUMO binding entities-based technology were used to validate our findings in a pre-clinical mouse model and in clinical HCC. FINDINGS: We found that in human hepatoma cells under hypoxic stress, LKB1 overexpression increases cell viability and aggressiveness in association with changes in LKB1 cellular localization. Moreover, by using site-directed mutagenesis, we have shown that LKB1 is SUMOylated by SUMO-2 at Lys178 hampering LKB1 nucleocytoplasmic shuttling and fueling hepatoma cell growth. Molecular modelling of SUMO modified LKB1 further confirmed steric impedance between SUMOylated LKB1 and the STe20-Related ADaptor cofactor (STRADα), involved in LKB1 export from the nucleus. Finally, we provide evidence that endogenous LKB1 is modified by SUMO in pre-clinical mouse models of HCC and clinical HCC, where LKB1 SUMOylation is higher in fast growing tumors. INTERPRETATION: Overall, SUMO-2 modification of LKB1 at Lys178 mediates LKB1 cellular localization and its oncogenic role in liver cancer. FUND: This work was supported by grants from NIH (US Department of Health and Human services)-R01AR001576-11A1 (J.M.M and M.L.M-C.), Gobierno Vasco-Departamento de Salud 2013111114 (to M.L.M.-C), ELKARTEK 2016, Departamento de Industria del Gobierno Vasco (to M.L.M.-C), MINECO: SAF2017-87301-R and SAF2014-52097-R integrado en el Plan Estatal de Investigación Cientifica y Técnica y Innovación 2013-2016 cofinanciado con Fondos FEDER (to M.L.M.-C and J.M.M., respectively), BFU2015-71017/BMC MINECO/FEDER, EU (to A.D.Q. and I.D.M.), BIOEF (Basque Foundation for Innovation and Health Research): EITB Maratoia BIO15/CA/014; Instituto de Salud Carlos III:PIE14/00031, integrado en el Plan Estatal de Investigación Cientifica y Técnica y Innovacion 2013-2016 cofinanciado con Fondos FEDER (to M.L.M.-C and J.M.M), Asociación Española contra el Cáncer (T.C.D, P·F-T and M.L.M-C), Daniel Alagille award from EASL (to T.C.D), Fundación Científica de la Asociación Española Contra el Cancer (AECC Scientific Foundation) Rare Tumor Calls 2017 (to M.L.M and M.A), La Caixa Foundation Program (to M.L.M), Programma di Ricerca Regione-Università 2007-2009 and 2011-2012, Regione Emilia-Romagna (to E.V.), Ramón Areces Foundation and the Andalusian Government (BIO-198) (A.D.Q. and I.D.M.), ayudas para apoyar grupos de investigación del sistema Universitario Vasco IT971-16 (P.A.), MINECO:SAF2015-64352-R (P.A.), Institut National du Cancer, FRANCE, INCa grant PLBIO16-251 (M.S.R.), MINECO - BFU2016-76872-R to (E.B.). Work produced with the support of a 2017 Leonardo Grant for Researchers and Cultural Creators, BBVA Foundation (M.V-R). Finally, Ciberehd_ISCIII_MINECO is funded by the Instituto de Salud Carlos III. We thank MINECO for the Severo Ochoa Excellence Accreditation to CIC bioGUNE (SEV-2016-0644). Funding sources had no involvement in study design; in the collection, analysis, and interpretation of data; in the writing of the report; and in the decision to submit the paper for publication.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».