Transglutaminase 2 Maintains Hepatocyte Growth Factor Signaling to Enhance the Cancer Cell Phenotype
Notice bibliographique
Résumé
Transglutaminase 2 (TG2) is a key epidermal squamous cell carcinoma cancer cell survival protein. However, how TG2 maintains the aggressive cancer phenotype is not well understood. The present studies show that TG2, which is highly expressed in epidermal cancer stem-like cells (ECS cells), maintains hepatocyte growth factor (HGF) signaling to drive an aggressive ECS cell cancer phenotype. Inhibiting TG2 reduces MET tyrosine kinase receptor expression and activity and attenuates the cancer cell phenotype. Moreover, inhibition of TG2 or HGF/MET function reduces downstream MEK1/2 and ERK1/2 activity, and this is associated with reduced cancer cell spheroid formation, invasion, and migration, and reduced stem and EMT marker expression. Treatment of TG2 knockdown cells with HGF partially restores the aggressive cancer phenotype, confirming that MET signaling is downstream of TG2. MET knockout reduces ERK1/2 signaling, doubles the time to initial tumor appearance, and reduces overall tumor growth. These findings suggest that TG2 maintains HGF/MET and MAPK (MEK1/2 and ERK1/2) signaling to drive the aggressive ECS cell cancer phenotype and tumor formation, and that TG2-dependent MET signaling may be a useful anti-cancer target. IMPLICATIONS: TG2 is an important epidermal squamous cell carcinoma stem cell survival protein. We show that TG2 activates an HGF/MET, MEK1/2 ERK1/2 signaling cascade that maintains the aggressive cancer phenotype.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,001 |
| 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 ».