RUNX2 Phosphorylation by Tyrosine Kinase ABL Promotes Breast Cancer Invasion
Notice bibliographique
Résumé
Activity of transcription factors is normally regulated through interaction with other transcription factors, chromatin remodeling proteins and transcriptional co-activators. In distinction to these well-established transcriptional controls of gene expression, we have uncovered a unique activation model of transcription factors between tyrosine kinase ABL and RUNX2, an osteoblastic master transcription factor, for cancer invasion. We show that ABL directly binds to, phosphorylates, and activates RUNX2 through its SH2 domain in a kinase activity-dependent manner and that the complex formation of these proteins is required for expression of its target gene MMP13. Additionally, we show that the RUNX2 transcriptional activity is dependent on the number of its tyrosine residues that are phosphorylated by ABL. In addition to regulation of RUNX2 activity, we show that ABL transcriptionally enhances RUNX2 expression through activation of the bone morphogenetic protein (BMP)-SMAD pathway. Lastly, we show that ABL expression in highly metastatic breast cancer MDA-MB231 cells is associated with their invasive capacity and that ABL-mediated invasion is abolished by depletion of endogenous RUNX2 or MMP13. Our genetic and biochemical evidence obtained in this study contributes to a mechanistic insight linking ABL-mediated phosphorylation and activation of RUNX2 to induction of MMP13, which underlies a fundamental invasive capacity in cancer and is different from the previously described model of transcriptional activation.
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 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.
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 tête enseignante, 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 ».