Erythropoietin inhibits chemotherapy-induced cell death and promotes a senescence-like state in leukemia cells
Notice bibliographique
Résumé
Abstract There are conflicting reports on the adverse effects of erythropoietin (EPO) for the management of cancer-associated anemia. The recognition that erythropoietin receptors (EPORs) are expressed outside the erythroid lineage and concerns that erythropoiesis-stimulating agents (ESAs) may cause tumors to grow and increase the risk of venous thromboembolism have resulted in substantially fewer cancer patients receiving ESA therapy to manage myelosuppressive chemotherapy. In this study, we found that EPO suppresses p53-dependent apoptosis induced by genotoxic (daunorubicin, doxorubicin, and γ-radiation) and non-genotoxic (nutlin-3a) agents and induces a senescence-like state in myeloid leukemia cells. EPO interferes with stress-dependent Mdm2 downregulation and leads to the destabilization of p53 protein. EPO selectively modulates the expression of p53 target genes in response to DNA damage preventing the induction of a number of noncoding RNAs (ncRNAs) previously associated with p53-dependent apoptosis. EPO also enhances the expression of the cyclin-dependent kinase inhibitor p21 WAF1 and promotes recruitment of p53 to the p21 promoter. In addition, EPO antagonizes Mcl-1 protein degradation in daunorubicin-treated cells. Hence, EPO signaling targets Mcl-1 expression and the p53-Mdm2 network to promote tumor cell survival.
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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 ».