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Enregistrement W3174903286 · doi:10.1096/fasebj.2018.32.1_supplement.566.4

Gene Expression of Solute Carrier Organic Anion Transporters in Multidrug Resistant Breast Cancer Cells

2018· article· en· W3174903286 sur OpenAlexaff
Leah G. Bennett, S. Lata Hall, Mark E. Issa, Kerry B. Goralski

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDrug Transport and Resistance Mechanisms
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAbcg2EffluxOrganic cation transport proteinsTransporterOrganic anion-transporting polypeptideSolute carrier familyPharmacologyABCC1ATP-binding cassette transporterBreast cancerCancer researchCancer cellSKBR3Multiple drug resistanceCancerBiologyChemistryDrug resistanceBiochemistryGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Breast cancer is the second leading cause of death due to cancer in women, and often becomes multidrug resistant (MDR) to adjuvant drug therapies due to the overexpression of ATP‐binding cassette (ABC) drug efflux transporters or through the decreased expression of drug uptake transporters, which can lead to treatment failure. MDR breast cancer cells can have complex drug translocation processes due to attempts to reduce intracellular anti‐cancer drug concentrations. It is critical to investigate possible drug targets for MDR cancers that can lead to increased drug accumulation. Solute carrier organic anion (SLCO) transporters are a family of transmembrane proteins that can uptake amphiphilic organic compounds into cells. Preliminary evidence suggests that SLCO transporters may be responsible for the targeted uptake of an emerging class of anticancer molecules called jadomycins, topoisomerase II and aurora B kinase‐targeting compounds which retain their cytotoxic potency in ABC‐transporter overexpressing MDR breast cancer cells. Objective The objective of this study is to evaluate the gene expression of SLCO transporters in a panel of breast cancer cell subtypes. Methods The mRNA expression 11 SLCO transporters was quantified using quantitative polymerase chain reaction (qPCR) in drug sensitive MCF7 (MCF7‐CON) and taxol (MCF7‐TXL), etoposide (MCF7‐ETP), and mitoxantrone (MCF7‐MITX) resistant MCF7 breast cancer cell lines which overexpress ABCB1, ABCC1, and ABCG2 drug efflux transporters, respectively. Comparisons were also made between BT474, SKBR3, and MDA‐MB‐231 breast cancer cell lines with different hormone receptor profiles as well as non‐cancerous MCF‐10A breast epithelial cells. Results Generally, SLCO4A1 and 3A1 are significantly higher than the remaining transporters in drug resistant MCF7 cells, whereas this is not seen in the drug sensitive MCF7‐CON cells. There was significantly higher expression of: SLCO3A1 and 4A1 compared to the remaining transporters in MCF7‐MITX cells; SLCO3A1 , 4A1 , 4C1 compared to the remaining transporters in MCF7‐TXL cells; SLCO4A1 compared to the remaining transporters in MCF7‐ETP and SKBR3 cells; and SLCO3A1 and 4C1 versus all other transporters in MCF7‐ETP cells. There was significantly higher expression of SLCO1C1 versus SLCO3A1 , 5A1 , 1B3 , 2B1 , 1B1 , 2A1 , and 6A1 in MCF7‐CON cells. When differentiating between cancerous cells and non‐transformed MCF‐10A cells there were no significant differences between SLCO3A1 and any transporters found in breast epithelial MCF‐10A cells, however there was significantly higher expression of SLCO4A1 versus SLCO5A1 , 1B3 , 2B1 , 1B1 , and 4C1 . Furthermore, there were no significant differences when comparing the transporters in BT474 and MDA‐MB‐231 cell lines. Conclusion SLCOs are differently expressed in breast cancer cell lines. SLCO4A1 and 3A1 were the most commonly expressed at significantly higher levels versus the other transporter genes in the cell lines used. They also were most highly expressed in the MDR MCF7 breast cancer cell lines and could serve as a conserved transport mechanism for intracellular delivery of anti‐cancer drugs, thereby suggesting they may be responsible for the cellular uptake of jadomycins. To explore this hypothesis, our future work will evaluate the jadomycin accumulation and cytotoxicity in SLCO3A1 and 4A1 knockdown cell lines. Support or Funding Information Leah Bennett is a trainee in the Cancer Research Training Program of the Beatrice Hunter Cancer Research Institute, with funds provided by a CIBC Graduate Scholarship in Medical Research and the QEll Foundation. This abstract is from the Experimental Biology 2018 Meeting. There is no full text article associated with this abstract published in The FASEB Journal .

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,228 · 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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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