A Precision Strategy to Cure Renal Cell Carcinoma by Targeting Transglutaminase 2
Notice bibliographique
Résumé
In a recent report, no significance of transglutaminase 2 (TGase 2) was noted in the analyses of expression differences between normal and clear cell renal cell carcinoma (ccRCC), although we found that knock down of TGase 2 induced significant p53-mediated cell death in ccRCC. Generally, to find effective therapeutic targets, we need to identify targets that belong specifically to a cancer phenotype that can be differentiated from a normal phenotype. Here, we offer precise reasons why TGase 2 may be the first therapeutic target for ccRCC, according to several lines of evidence. TGase 2 is negatively regulated by von Hippel-Lindau tumor suppressor protein (pVHL) and positively regulated by hypoxia-inducible factor 1-α (HIF-1α) in renal cell carcinoma (RCC). Therefore, most of ccRCC presents high level expression of TGase 2 because over 90% of ccRCC showed VHL inactivity through mutation and methylation. Cell death, angiogenesis and drug resistance were specifically regulated by TGase 2 through p53 depletion in ccRCC because over 90% of ccRCC express wild type p53, which is a cell death inducer as well as a HIF-1α suppressor. Although there have been no detailed studies of the physiological role of TGase 2 in multi-omics analyses of ccRCC, a life-long study of the physiological roles of TGase 2 led to the discovery of the first target as well as the first therapeutic treatment for ccRCC in the clinical field.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».