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Enregistrement W3098218729 · doi:10.1523/jneurosci.1211-20.2020

Legumain Induces Oral Cancer Pain by Biased Agonism of Protease-Activated Receptor-2

2020· article· en· W3098218729 sur OpenAlexafffund
Nguyen Huu Tu, Dane D. Jensen, Bethany M. Anderson, Elyssa Chen, Nestor N. Jiménez-Vargas, Nicole N. Scheff, Kenji Inoue, Hung D. Tran, John C. Dolan, Tamaryn A. Meek, Morley D. Hollenberg, Liu C, Stephen Vanner, Malvin N. Janal, Nigel W. Bunnett, Laura E. Edgington‐Mitchell, Brian L. Schmidt

Notice bibliographique

RevueJournal of Neuroscience · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuropeptides and Animal Physiology
Établissements canadiensUniversity of CalgaryQueen's University
Organismes subventionnairesNational Institute of Dental and Craniofacial ResearchTakeda Pharmaceuticals InternationalNational Institutes of HealthCancer AustraliaAustralian Research CouncilCrohn's and Colitis CanadaUniversity of MelbourneNational Institute of Neurological Disorders and StrokeCentre of Excellence for Environmental Decisions, Australian Research CouncilNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesU.S. Department of Defense
Mots-clésReceptorAdenylyl cyclaseProtease-activated receptorProtease-activated receptor 2Cancer researchEndocrinologyNociceptionInternal medicineTRPV1CancerProtein kinase AChemistryKinaseBiologyCell biologyTransient receptor potential channelMedicinePlateletThrombin

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Oral squamous cell carcinoma (OSCC) is one of the most painful cancers, which interferes with orofacial function including talking and eating. We report that legumain (Lgmn) cleaves protease-activated receptor-2 (PAR 2 ) in the acidic OSCC microenvironment to cause pain. Lgmn is a cysteine protease of late endosomes and lysosomes that can be secreted; it exhibits maximal activity in acidic environments. The role of Lgmn in PAR 2 -dependent cancer pain is unknown. We studied Lgmn activation in human oral cancers and oral cancer mouse models. Lgmn was activated in OSCC patient tumors, compared with matched normal oral tissue. After intraplantar, facial or lingual injection, Lgmn evoked nociception in wild-type (WT) female mice but not in female mice lacking PAR 2 in Na V 1.8-positive neurons ( Par 2 Na v 1.8 ), nor in female mice treated with a Lgmn inhibitor, LI-1. Inoculation of an OSCC cell line caused mechanical and thermal hyperalgesia that was reversed by LI-1. Par 2 Na v 1.8 and Lgmn deletion attenuated mechanical allodynia in female mice with carcinogen-induced OSCC. Lgmn caused PAR 2 -dependent hyperexcitability of trigeminal neurons from WT female mice. Par 2 deletion, LI-1, and inhibitors of adenylyl cyclase or protein kinase A (PKA) prevented the effects of Lgmn. Under acidified conditions, Lgmn cleaved within the extracellular N terminus of PAR 2 at Asn 30 ↓Arg 31 , proximal to the canonical trypsin activation site. Lgmn activated PAR 2 by biased mechanisms in HEK293 cells to induce Ca 2+ mobilization, cAMP formation, and PKA/protein kinase D (PKD) activation, but not β-arrestin recruitment or PAR 2 endocytosis. Thus, in the acidified OSCC microenvironment, Lgmn activates PAR 2 by biased mechanisms that evoke cancer pain. SIGNIFICANCE STATEMENT Oral squamous cell carcinoma (OSCC) is one of the most painful cancers. We report that legumain (Lgmn), which exhibits maximal activity in acidic environments, cleaves protease-activated receptor-2 (PAR 2 ) on neurons to produce OSCC pain. Active Lgmn was elevated in OSCC patient tumors, compared with matched normal oral tissue. Lgmn evokes pain-like behavior through PAR 2 . Exposure of pain-sensing neurons to Lgmn decreased the current required to generate an action potential through PAR 2 . Inhibitors of adenylyl cyclase and protein kinase A (PKA) prevented the effects of Lgmn. Lgmn activated PAR 2 to induce calcium mobilization, cAMP formation, and activation of protein kinase D (PKD) and PKA, but not β-arrestin recruitment or PAR 2 endocytosis. Thus, Lgmn is a biased agonist of PAR 2 that evokes cancer pain.

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)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,565

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,092
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,211 · 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.

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

Citations56
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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