TAp73 Modifies Metabolism and Positively Regulates Growth of Cancer Stem–Like Cells in a Redox-Sensitive Manner
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose: Stem-like cancer cells, with characteristic self-renewal abilities, remain highly refractory to various clinical interventions. As such, stemness-inhibiting entities, such as tumor suppressor p53, are therapeutically pursued for their anticancer activities. Interestingly, similar implications for tumor suppressor TAp73 in regulating stemness features within stem-like cancer cells remain unknown. Experimental Design: This study utilizes various in vitro molecular biology techniques, including immunoblotting, qRT-PCR, and mass spectrometry–based proteomics, and metabolomics approaches to study the role of TAp73 in human and murine embryonal carcinoma stem-like cells (ECSLC) as well as human breast cancer stem-like cells (BCSLC). These findings were confirmed using patient-derived brain tumor–initiating cells (BTIC) and in vivo xenograft models. Results: TAp73 inhibition decreases the expression of stem cell transcription factors Oct4, Nanog, and Sox-2, as well as tumorsphere formation capacity in ECSLCs. In vivo, TAp73-deficient ECSLCs and BCSLCs demonstrate decreased tumorigenic potential when xenografted in mice. Mechanistically, TAp73 modifies the proline regulatory axis through regulation of enzymes GLS, OAT, and PYCR1 involved in the interconversion of proline–glutamine–ornithine. Further, TAp73 deficiency exacerbates glutamine dependency, enhances accumulation of reactive oxygen species through reduced superoxide dismutase 1 (SOD1) expression, and promotes differentiation by arresting cell cycle and elevating autophagy. Most importantly, the knockdown of TAp73 in CD133HI BTICs, separated from three different glioblastoma patients, strongly decreases the expression of prosurvival factors Sox-2, BMI-1, and SOD1, and profoundly decreases their self-renewal capacity as evidenced through their reduced tumorsphere formation ability. Conclusions: Collectively, we reveal a clinically relevant aspect of cancer cell growth and stemness regulation through TAp73-mediated redox-sensitive metabolic reprogramming.
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 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) | 0,001 | 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 ».