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Enregistrement W2922092416 · doi:10.1093/jcag/gwz006.276

A277 DNA-PK SUSTAINS AUTOPHAGY AND PANCREATIC CANCER CELL GROWTH

2019· article· en· W2922092416 sur OpenAlexaffabout
Ramdas Chatterjee, Benoît Marchand, Marie-France Bossanyi, Marie‐Josée Boucher

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Association of Gastroenterology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer Genomics and Diagnostics
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAutophagyDNA damagePancreatic cancerCancer researchClonogenic assayBiologyDNA repairGemcitabineDNA-PKcsProgrammed cell deathCancer cellCell growthCellCell biologyCancerDNAApoptosisGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pancreatic cancer (PDAC) is currently the 4th leading cause of cancer related deaths in Canada. The life expectancy with metastatic PDAC is 3–6 months. Malignant pancreatic tumours are one of the most intrinsically resistant tumours that can withstand majority of the currently available treatment modalities. The tumours are showing resistance to Gemcitabine, the most commonly prescribed drug. Gemcitabine is known to induce DNA damage that, if not repaired, lead to cell death. Of note, it was observed that PDAC tissues display higher expression of DNA-PKcs, the catalytic subunit of DNA-PK involved in DNA repair, suggesting that DNA-PKcs and/or DNA-PK could provide a growth advantage to PDAC cells. Still, the role of DNA-PK in pancreatic pathophysiology remains elusive. Studies in the recent years have validated the high-basal levels of autophagy in PDAC cells and proven its importance in sustaining cell growth. It is noteworthy that agents inducing DNA damage have been correlated with autophagy modulation suggesting a potential link between autophagy-DNA damage and/or DNA repair mechanisms. However, the underlined mechanisms have yet to be identified. The overall objective was to interrogate a potential role for DNA-PK, increased in PDAC tissues, in regulating autophagy and growth of PDAC cells. The PDAC cell line MiaPaCa-2 was used. The specific inhibitor NU7441 was used to block DNA-PK activity. Cell counting and clonogenic assays were performed to assess cell growth. Autophagic flux was measured by co-treatment with the autophagy inhibitor Bafilomycin A1. 1) We observed a dose- and time-dependent decrease in cell number in DNA-PK inhibited cells as compared to control cells. 2) This coincides with the reduced colony forming ability of PDAC cells when treated with NU7441. 3) The impact on cell growth correlated with induction of cell apoptosis as measured by PARP and caspase-7 cleavage. 4) Given the reported role of autophagy in sustaining PDAC cell growth, we assessed the impact of DNA-PK inhibition on autophagy. Immunoblotting and immunofluorescence studies revealed that NU7441 treatment triggers increased expression of the autophagy receptor p62/SQSTM1 as well as lipidation of LC3B indicative of autophagy modulation. 5) Autophagy flux measurement supported blockade of autophagy upon DNA-PK inhibition. Taken together, our results demonstrate that interference with DNA-PK activity is an attractive avenue to abrogate PDAC cell growth. Our observations support a novel role for DNA-PK in regulating autophagy. Given that PDAC tissues were shown to display high expression levels of DNA-PKcs, it is tempting to speculate that DNA-PK could be involved in maintaining high basal levels of autophagy as observed in PDAC cells. NSERC, CRS

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,003
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,190 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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