β-Catenin/Smad3 Interaction Regulates Transforming Growth Factor-β-Induced Epithelial to Mesenchymal Transition in the Lens
Notice bibliographique
Résumé
Cataracts are the leading cause of blindness worldwide. Although surgery is a successful method to restore vision loss due to cataracts, post-surgical complications can occur, such as secondary cataracts, also known as posterior capsular opacification (PCO). PCO arises when lens epithelial cells (LEC) are left behind in the capsular bag following surgery and are induced to undergo epithelial to mesenchymal transition (EMT). Following EMT, LEC morphology and phenotype are altered leading to a loss of transparency and vision. Transforming growth factor (TGF)-β-induced signaling through both canonical, TGF-β/Smad, and non-canonical, β-catenin/Wnt and Rho/ROCK/MRTF-A, pathways have been shown to be involved in lens EMT, and thus PCO. However, the interactions between these signaling pathways in the lens have not been thoroughly explored. In the current study we use rat LEC explants as an ex vivo model, to examine the interplay between three TGF-β-mediated pathways using α-smooth muscle actin (α-SMA) as a molecular marker for EMT. We show that Smad3 inhibition via SIS3 prevents nuclear translocation of β-catenin and MRTF-A, and α-SMA expression, suggesting a key role of Smad3 in regulation of MRTF-A and β-catenin nuclear transport in LECs. Further, we demonstrate that inhibition of β-catenin/CBP interaction by ICG-001 decreased the amount of phosphorylated Smad3 upon TGF-β stimulation in addition to significantly decreasing the expression levels of TGF-β receptors, TBRII and TBRI. Overall, our findings demonstrate interdependence between the canonical and non-canonical TGF-β-mediated signaling pathways controlling EMT in the lens.
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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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».