MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W3172108663 · doi:10.1096/fasebj.2021.35.s1.05082

HCAR1 Nuclear Location Bias Drives Cancer Malignancy by Multiple Routes

2021· article· en· W3172108663 sur OpenAlexafffund
Mohammad Ali Mohammad Nezhady, Gaël Cagnone, Sylvain Chemtob

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer, Hypoxia, and Metabolism
Établissements canadiensCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésNuclear localization sequenceInteractomeG protein-coupled receptorBiologyCell biologyNuclear transportCancerPhosphorylationCancer cellCancer researchNuclear proteinCellChemistrySignal transductionCell nucleusBiochemistryGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction G‐Protein Coupled Receptors (GPCR) are virtually involved in all physiological processes. HCAR1 (GPR81), as a GPCR, is endogenously activated by lactate and has been shown to promote cancer malignancy via higher level of glycolysis due to Warburg effect. Its expression level is highly elevated in many cancers and negatively correlates with patient's prognosis. However, its mechanism of action is not well understood. On the other hand, nuclear localization of several GPCRs have been described albeit it is unusual feature for them. Additionally, it has been shown that nuclear GPCRs can perform functions distinct from their cell surface counterparts in vivo. Here we demonstrate HCAR1 has a nuclear localization and this localization pattern promotes cancer malignancy by multiple routes. Methods and Results We determined HCAR1 nuclear localization pattern by cell fractionation, immunofluorescence confocal imaging and TEM. Site‐directed mutagenesis showed ICL3 and phosphorylation of C‐terminal domains are required for nuclear localization. We also demonstrated that this localization is ligand independent and there is a pool of nuclear HCAR1 (N‐HCAR1) in the cells. We show N‐HCAR1 induces intra‐nuclear signaling through Gi and Gßγ by WB and ELISA leading to increased phosphorylation of nuclear ATK and ERK resulting in increased cancer cell survival and proliferation. Our ChIP‐sequencing data shows N‐HCAR1 binds to the genes regulating cell migration and we validated this in cellulo proving N‐HCAR1 promotes migration. We identified N‐HCAR1 interactome by Bio‐ID coupled with mass spectrometry and found, it interacts with proteins involved in translation and DNA damage repair and our experimental data demonstrates that specifically the N‐HCAR1 promotes both of those process in cellulo. Concordantly, our in vivo tumor xenografts and tail vein injections proves that tumors without N‐HCAR1 have smaller size and tumor mass and lower metastatic rate as well. Conclusion Here we show an unusual localization of a GPCR in the nucleus and provide evidence that N‐HCAR1 contributes to tumor malignancy by promoting classical GPCR signaling intra‐nuclearly, directly regulating gene expression (opposed to signaling output) leading to increased cell migration, promoting translation and DNA damage repair, all hallmarks of cancer malignancy. The effect of N‐HCAR1 is validate in vivo in tumor xenografts as well. Understanding these mechanisms can provide targets and cues for therapeutic developments.

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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,230 · 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
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe FASEB Journal→Même sujetCancer, Hypoxia, and Metabolism→Travaux en français237 207→