Differential regulation of autophagy by STAU1 in alveolar rhabdomyosarcoma and non‐transformed skeletal muscle cells
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Recent work has highlighted the therapeutic potential of targeting autophagy to modulate cell survival in a variety of diseases including cancer. Recently, we found that the RNA-binding protein Staufen1 (STAU1) is highly expressed in alveolar rhabdomyosarcoma (ARMS) and that this abnormal expression promotes tumorigenesis. Here, we asked whether STAU1 is involved in the regulation of autophagy in ARMS cells. METHODS: We assessed the impact of STAU1 expression modulation in ARMS cell lines (RH30 and RH41), non-transformed skeletal muscle cells (C2C12) and STAU1-transgenic mice using complementary techniques. RESULTS: We found that STAU1 silencing reduces autophagy in the ARMS cell lines RH30 and RH41, while increasing their apoptosis. Mechanistically, this inhibitory effect was found to be caused by a direct negative impact of STAU1 depletion on the stability of Beclin-1 (BECN1) and ATG16L1 mRNAs, as well as by an indirect inhibition of JNK signaling via increased expression of Dual specificity phosphatase 8 (DUSP8). Pharmacological activation of JNK or expression silencing of DUSP8 was sufficient to restore autophagy in STAU1-depleted cells. By contrast, we found that STAU1 downregulation in non-transformed skeletal muscle cells activates autophagy in a mTOR-dependent manner, without promoting apoptosis. A similar effect was observed in skeletal muscles obtained from STAU1-overexpressing transgenic mice. CONCLUSIONS: Together, our data indicate an effect of STAU1 on autophagy regulation in ARMS cells and its differential role in non-transformed skeletal muscle cells. Our findings suggest a cancer-specific potential of targeting STAU1 for the treatment of ARMS.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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.
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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 ».