The interaction between SPARC and GRP78 interferes with ER stress signaling and potentiates apoptosis via PERK/eIF2α and IRE1α/XBP-1 in colorectal cancer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Therapy-refractory disease is one of the main contributors of treatment failure in cancer. In colorectal cancer (CRC), SPARC can function as a sensitizer to conventional chemotherapy by enhancing apoptosis by interfering with the activity of Bcl-2. Here, we examine a novel mechanism by which SPARC further potentiates apoptosis via its modulation of the unfolded protein response (UPR). Using mass spectrometry to identify SPARC-associated proteins, GRP78 was identified as a protein partner for SPARC in CRC. In vitro studies conducted to assess the signaling events resulting from this interaction, included induction of ER stress with tunicamycin, 5-fluorouracil (5-FU), and irinotecan (CPT-11). We found that the interaction between GRP78 and SPARC increased during exposure to 5-FU, CPT-11, and tunicamycin, resulting in an attenuation of GRP78’s inhibition of apoptosis. In addition, we also show that SPARC can sensitize CRC cells to PERK/eIF2α and IRE1α/XBP-1 UPR signaling by interfering with ER stress following binding to GRP78, which leads to ER stress-associated cell death in CRC cells. In line with these findings, a lower expression of GRP78 relative to SPARC in CRC is associated with a lower IC50for 5-FU in either sensitive or therapy-refractory CRC cells. Interestingly, this observation correlates with tissue microarray analysis of 143 human CRC, where low GRP78 to SPARC expression level was prognostic of higher survival rate (P = 0.01) in individuals with CRC. This study demonstrates that modulation of UPR signaling by SPARC promotes ER stress-associated death and potentiates apoptosis. This may be an effective strategy that can be combined with current treatment options to improve therapeutic efficacy in CRC.
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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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».