Galectin-1 has potential prognostic significance and is implicated in clear cell renal cell carcinoma progression through the HIF/mTOR signaling axis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Metastatic clear cell renal cell carcinoma (ccRCC) patients have <9% 5-year survival rate, do not respond well to targeted therapy and eventually develop resistance. A better understanding of molecular pathways of RCC metastasis is the basis for the discovery of novel prognostic markers and targeted therapies. METHODS: We investigated the biological impact of galectin-1 (Gal-1) in RCC cell lines by migration and invasion assays. Effect of Gal-1 expression on the mitogen-activated protein kinase pathway was assessed by proteome array. RESULTS: Increased expression of Gal-1 increased cell migration while knocking down Gal-1 expression by siRNA resulted in reduced cellular migration (P<0.001) and invasion (P<0.05). Gal-1 overexpression increased phosphorylation of Akt, mTOR and p70 kinase. Upon hypoxia and increased HIF-1α, Gal-1 increased in a dose-dependent manner. We also found miR-22 overexpression resulted in decreased Gal-1 and HIF-1α. Immunohistochemistry analysis showed that high Gal-1 protein expression was associated with larger size tumor (P=0.034), grades III/IV tumors (P<0.001) and shorter disease-free survival (P=0.0013). Using the Cancer Genome Atlas data set, we found that high Gal-1 mRNA expression was associated with shorter overall survival (41 vs 78 months; P<0.01). CONCLUSIONS: Our data suggest Gal-1 mediates migration and invasion through the HIF-1α-mTOR signaling axis and is a potential prognostic marker and therapeutic target.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».