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Enregistrement W2970593485 · doi:10.1158/1535-7163.mct-18-1215

Inhibition of AKT Sensitizes Cancer Cells to Antineoplastic Drugs by Downregulating Flap Endonuclease 1

2019· article· en· W2970593485 sur OpenAlexaff
Hong Zhu, Congye Wu, Ting Wu, Xia Wen, Shusheng Ci, Weiru He, Yilan Zhang, Lulu Li, Shiying Zhou, Jing Zhang, Ashlin M. Edick, Anna Zhang, Feiyan Pan, Zhigang Hu, Lingfeng He, Zhigang Guo

Notice bibliographique

RevueMolecular Cancer Therapeutics · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueDNA Repair Mechanisms
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésProtein kinase BDNA repairCancer researchBiologyCancer cellDNA damageTranscription factorCell growthCancerSignal transductionCell biologyDNAGeneBiochemistryGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract DNA repair mechanisms are crucial for cell survival. It increases the cancer cell's ability to resist DNA damage. FEN1 is involved in DNA replication and repair, specifically long-patch base excision repair. Although the gene function and post-translational modification of FEN1 are well studied, the regulatory mechanism of FEN1 by upstream signal pathways remains unclear. In this article, we have identified AKT as a regulator of FEN1 activity in lung cancer cells. Sustained activation of AKT can phosphorylate nuclear transcription factor NF-κB/p65. NF-κB/p65 directly binds to FEN1 promoter to promote a high transcription level of FEN1, revealing the contribution of the AKT signaling pathway to drug resistance of cancer cells. The combination of an AKT inhibitor and cisplatin efficiently suppressed lung cancer cell growth both in vitro and in vivo. Our study illustrated an upstream regulatory mechanism of FEN1, which will contribute to the development of effective lung cancer therapies. These findings identified AKT as a regulator of FEN1 activity and revealed the AKT signaling pathway's contribution to drug resistance, which will contribute to the development of effective lung cancer therapy.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,233 · 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.

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

Citations18
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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