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Enregistrement W3036806878 · doi:10.1158/1541-7786.mcr-19-1170

The Long Noncoding RNA <i>NEAT1</i> Promotes Sarcoma Metastasis by Regulating RNA Splicing Pathways

2020· article· en· W3036806878 sur OpenAlexaff
Jianguo Huang, Mohit Sachdeva, Eric S. Xu, Timothy J. Robinson, Lixia Luo, Yan Ma, Nerissa T. Williams, Omar Lopez, Lisa D. Cervia, Fan Yuan, Xiaodi Qin, Dadong Zhang, Kouros Owzar, Nalan Gökgöz, Andrew Seto, Tomoyo Okada, Samuel Singer, Irene L. Andrulis, Jay S. Wunder, Alexander J. Lazar, Brian P. Rubin, Krista Pipho, Stephano S. Mello, Jimena Giudice, David G. Kirsch

Notice bibliographique

RevueMolecular Cancer Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer-related molecular mechanisms research
Établissements canadiensUniversity of TorontoLunenfeld-Tanenbaum Research Institute
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesNational Cancer InstituteNational Institutes of HealthAmerican Heart Association
Mots-clésBiologyCancer researchRNAMetastasisRNA splicingLong non-coding RNAKRASSarcomaDownregulation and upregulationRNA-binding proteinAlternative splicingNon-coding RNAGeneCancerExonGeneticsMutationPathologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Soft-tissue sarcomas (STS) are rare malignancies showing lineage differentiation toward diverse mesenchymal tissues. Half of all high-grade STSs develop lung metastasis with a median survival of 15 months. Here, we used a genetically engineered mouse model that mimics undifferentiated pleomorphic sarcoma (UPS) to study the molecular mechanisms driving metastasis. High-grade sarcomas were generated with Cre recombinase technology using mice with conditional mutations in Kras and Trp53 (KP) genes. After amputation of the limb bearing the primary tumor, mice were followed for the development of lung metastasis. Using RNA-sequencing of matched primary KP tumors and lung metastases, we found that the long noncoding RNA (lncRNA) Nuclear Enriched Abundant Transcript 1 (Neat1) is significantly upregulated in lung metastases. Furthermore, NEAT1 RNA ISH of human UPS showed that NEAT1 is upregulated within a subset of lung metastases compared with paired primary UPS. Remarkably, CRISPR/Cas9-mediated knockout of Neat1 suppressed the ability of KP tumor cells to colonize the lungs. To gain insight into the underlying mechanisms by which the lncRNA Neat1 promotes sarcoma metastasis, we pulled down Neat1 RNA and used mass spectrometry to identify interacting proteins. Interestingly, most Neat1 interacting proteins are involved in RNA splicing regulation. In particular, KH-Type Splicing Regulatory Protein (KHSRP) interacts with Neat1 and is associated with poor prognosis of human STS. Moreover, depletion of KHSRP suppressed the ability of KP tumor cells to colonize the lungs. Collectively, these results suggest that Neat1 and its interacting proteins, which regulate RNA splicing, are involved in mediating sarcoma metastasis. Implications: Understanding that lncRNA NEAT1 promotes sarcoma metastasis, at least in part, through interacting with the RNA splicing regulator KHSRP may translate into new therapeutic approaches for sarcoma.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,171
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,289 · 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

Citations29
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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