Modulating PKCα Activity to Target Wnt/β-Catenin Signaling in Colon Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Inactivating mutations of the tumor suppressor Adenomatosis Polyposis Coli (APC), which are found in familial adenomatosis polyposis and in 80% of sporadic colorectal cancers (CRC), result in constitutive activation of the Wnt/β-catenin pathway and tumor development in the intestine. These mutations disconnect the Wnt/β-catenin pathway from its Wnt extracellular signal by inactivating the APC/GSK3-β/axin destruction complex of β-catenin. This results in sustained nuclear accumulation of β-catenin, followed by β-catenin-dependent co-transcriptional activation of Wnt/β-catenin target genes. Thus, mechanisms acting downstream of APC, such as those controlling β-catenin stability and/or co-transcriptional activity, are attractive targets for CRC treatment. Protein Kinase C-α (PKCα) phosphorylates the orphan receptor RORα that then inhibits β-catenin co-transcriptional activity. PKCα also phosphorylates β-catenin, leading to its degradation by the proteasome. Here, using both in vitro (DLD-1 cells) and in vivo (C57BL/6J mice) PKCα knock-in models, we investigated whether enhancing PKCα function could be beneficial in CRC treatment. We found that PKCα is infrequently mutated in CRC samples, and that inducing PKCα function is not deleterious for the normal intestinal epithelium. Conversely, di-terpene ester-induced PKCα activity triggers CRC cell death. Together, these data indicate that PKCα is a relevant drug target for CRC treatment.
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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 ».