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Enregistrement W2950489885 · doi:10.1073/pnas.1814044115

Oncogenic role of SFRP2 in p53-mutant osteosarcoma development via autocrine and paracrine mechanism

2018· article· en· W2950489885 sur OpenAlexaff
Huensuk Kim, Seungyeul Yoo, Ruoji Zhou, An Xu, Jeffrey M. Bernitz, Ye Yuan, Andreia Gomes, Michael G. Daniel, Jie Su, Elizabeth G. Demicco, Jun Zhu, Kateri Moore, Dung‐Fang Lee, Ihor R. Lemischka, Christoph Schaniel

Notice bibliographique

RevueProceedings of the National Academy of Sciences · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHippo pathway signaling and YAP/TAZ
Établissements canadiensMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesNational Institutes of HealthNational Cancer InstituteIcahn School of Medicine at Mount SinaiCancer Prevention and Research Institute of TexasNew York State Department of Health
Mots-clésParacrine signallingAutocrine signallingWnt signaling pathwayCancer researchFOXM1BiologyCYR61Beta-cateninAngiogenesisCancerGeneticsSignal transductionCell cycleGrowth factorCell culture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Significance Li–Fraumeni syndrome is a rare disorder caused by germline TP53 mutations, predisposing patients to early-onset cancers, including osteosarcoma (OS). Here we demonstrate that strong expression of SFRP2, a reported WNT antagonist, in OS patient samples correlates with poor survival and that SFRP2 overexpression suppresses normal osteoblast differentiation, promotes OS features, and facilitates angiogenesis via autocrine and paracrine mechanisms in an induced pluripotent stem cell disease model. We show that these SFRP2-mediated phenotypes are canonical WNT/β-catenin independent and are mediated through induction of oncogenes such as FOXM1 and CYR61. We further demonstrate that inhibition of SFRP2, FOXM1, or CYR61 represses tumorigenesis. Our data suggest that inhibition of SFRP2 should be explored clinically as a strategy for treatment patients with p53 mutation-associated OS.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,215

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,258 · 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 tête enseignante, 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

Citations53
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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