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Enregistrement W3048066516 · doi:10.1158/1538-7445.pedca19-b39

Abstract B39: Modulation of insulin receptor alternative splicing to develop cancer therapeutics

2020· article· en· W3048066516 sur OpenAlexaboutno aff
Safiya Khurshid, Matías Montes, Brianne Sanford, Peter J. Houghton, Frank Rigo, Dawn S. Chandler

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA modifications and cancer
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAlternative splicingGene isoformExonBiologyCancer researchRNA splicingCancerInsulin receptorCancer cellRhabdomyosarcomaAngiogenesisInsulinSarcomaEndocrinologyGeneMedicineRNAInsulin resistanceGeneticsPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Insulin receptor (IN-R) undergoes alternative splicing to produce two isoforms: the full-length IN-RB and exon 11 skipped IN-RA isoform. While IN-RB has high affinity for insulin and much lower affinity for IGF1 or IGF2 ligands, IN-RA binds both insulin and IGF2 with high affinity and as such it exploits the IGF pathway to accelerate the onset of tumor-cell hallmarks such as proliferation and angiogenesis. Our data show that there is a significantly increased expression of IN-RA levels in multiple cancer patient cohorts, including rhabdomyosarcoma (RMS) and osteosarcoma (OS). We also found this increased IN-RA expression in tumor cell lines derived from multiple different pediatric tumor types such as RMS, OS, and Ewing’s sarcoma as compared to the control samples. Additionally, our data show that cellular stress such as hypoxia increases the expression of the IN-RA isoform. Adaptation to hypoxic environments is a hallmark of the neoplastic phenotype, and pediatric sarcomas exhibit an intrinsically hypoxic physiology. However, how the INR alternatively spliced mRNAs are regulated is not well understood, nor is the role that these isoforms play in the initiation and progression and therapeutic resistance of human cancer. Our central hypothesis is that hypoxia alters the expression of splicing factors, leading to the generation of the IN-RA isoform, which contributes to cancer progression beyond the micrometastatic stage. We used an insulin receptor mini-gene system to identify a binding site for the RNA binding protein cugbp, critical for the hypoxia-induced splicing regulation of IN-R. We targeted the cugbp binding site using an antisense oligonucleotide (ASO) walk to identify an ASO that binds to the cugbp binding site in the intron 10 of INR gene and modulates the levels of endogenous IN-RA. To allow the possibility for therapeutic intervention, we utilized this ASO in OS cell lines. We found that the application of ASO shifts the IN-R splicing towards IN-RB and significantly reduces proliferation, migration, and angiogenesis in cancer cell lines. In order to delineate the downstream consequences of this splicing change, we subjected the control and ASO-treated cells to mass spectrometric analysis. Preliminary analysis of this data reveals that proliferation markers such as Ki67, PI3-kinase pathway components, protein clusters such as cell-cell adhesion, and cell division, among others, are significantly downregulated in cells treated with ASO where the splicing has been restored to the IN-RB isoform. Our data open a new paradigm of how alternative splicing regulates cell signaling to mediate cancer-causing changes, and our ASO compounds show promising insight into how we can reinstate the splicing pattern and impede tumorigenesis. Citation Format: Safiya Khurshid, Matias Montes, Brianne Sanford, Peter Houghton, Frank Rigo, Dawn Chandler. Modulation of insulin receptor alternative splicing to develop cancer therapeutics [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference on the Advances in Pediatric Cancer Research; 2019 Sep 17-20; Montreal, QC, Canada. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2020;80(14 Suppl):Abstract nr B39.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,148
Tête enseignante GPT0,429
Écart entre enseignants0,280 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2020
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