Loss of LKB1-NUAK1 signalling enhances NF-κB activity in a spheroid model of high-grade serous ovarian cancer
Notice bibliographique
Résumé
High-grade serous ovarian cancer (HGSOC) is an aggressive malignancy often diagnosed at an advanced stage. Although most HGSOC patients respond initially to debulking surgery combined with cytotoxic chemotherapy, many ultimately relapse with platinum-resistant disease. Thus, improving outcomes requires new ways of limiting metastasis and eradicating residual disease. We identified previously that Liver kinase B1 (LKB1) and its substrate NUAK1 are implicated in EOC spheroid cell viability and are required for efficient metastasis in orthotopic mouse models. Here, we sought to identify additional signalling pathways altered in EOC cells due to LKB1 or NUAK1 loss-of-function. Transcriptome analysis revealed that inflammatory signalling mediated by NF-κB transcription factors is hyperactive due to LKB1-NUAK1 loss in HGSOC cells and spheroids. Upregulated NF-κB signalling due to NUAK1 loss suppresses reactive oxygen species (ROS) production and sustains cell survival in spheroids. NF-κB signalling is also activated in HGSOC precursor fallopian tube secretory epithelial cell spheroids, and is further enhanced by NUAK1 loss. Finally, immunohistochemical analysis of OVCAR8 xenograft tumors lacking NUAK1 displayed increased RelB expression and nuclear staining. Our results support the idea that NUAK1 and NF-κB signalling pathways together regulate ROS and inflammatory signalling, supporting cell survival during each step of HGSOC pathogenesis. We propose that their combined inhibition may be efficacious as a novel therapeutic strategy for advanced HGSOC.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».