miRNA-Dependent Regulation of AKT1 Phosphorylation
Notice bibliographique
Résumé
The phosphoinositide-3-kinase (PI3K)/AKT pathway regulates cell survival and is over-activated in most human cancers, including ovarian cancer. Following growth factor stimulation, AKT1 is activated by phosphorylation at T308 and S473. Disruption of the AKT1 signaling pathway is sufficient to inhibit the epithelial-mesenchymal transition in epithelial ovarian cancer (EOC) cells. In metastatic disease, adherent EOC cells transition to a dormant spheroid state, characterized previously by low S473 phosphorylation in AKT1. We confirmed this finding and observed that T308 phosphorylation was yet further reduced in EOC spheroids and that the transition from adherent to spheroid growth is accompanied by significantly increased levels of let-7 miRNAs. We then used mechanistic studies to investigate the impact of let-7 miRNAs on AKT1 phosphorylation status and activity in cells. In growth factor-stimulated HEK 293T cells supplemented with let-7a, we found increased phosphorylation of AKT1 at T308, decreased phosphorylation at S473, and enhanced downstream AKT1 substrate GSK-3β phosphorylation. Let-7b and let-7g also deregulated AKT signaling by rendering AKT1 insensitive to growth factor simulation. We uncovered let-7a-dependent deregulation of PI3K pathway components, including PI3KC2A, PDK1, and RICTOR, that govern AKT1 phosphorylation and activity. Together, our data show a new role for miRNAs in regulating AKT signaling.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».