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Enregistrement W4238807546 · doi:10.1093/ibd/izaa347.087

INHIBITION OF DAPK3, PINPOINTED AS A KEY FACTOR IN THE DEVELOPMENT OF COLITIS-ASSOCIATED DYSPLASIA, INCREASES SEVERITY OF DSS-INDUCED COLITIS VIA HIPPO SIGNALING

2021· article· en· W4238807546 sur OpenAlexaboutno aff
Justin A. MacDonald

Notice bibliographique

RevueInflammatory Bowel Diseases · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHippo pathway signaling and YAP/TAZ
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPancolitisColitisUlcerative colitisActin cytoskeletonDysplasiaCancer researchHippo signaling pathwayBiologyMedicinePathologySignal transductionInternal medicineColorectal cancerCancerCellCell biologyCytoskeletonDiseaseGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction Ulcerative colitis (UC) is a progressive disorder that elevates the risk of cancer development through a colitis-dysplasia-carcinoma sequence. Recent evidence demonstrates the necessity of Hippo-YAP/TAZ signaling, interceded by cytoskeletal remodeling, for intestinal regeneration. Death-associated protein kinase 3 (DAPK3) is a regulator of actin-cytoskeleton reorganization that controls proliferation and apoptosis. We first identified DAPK3 as a candidate gene involved in UC progression, and then examined if inhibition of DAPK3 would increase the severity of colitis. Methods Data series GSE47908 [1] comprising microarray expression profile of biopsies from left colon of healthy controls and UC patients with left-sided colitis, pancolitis, or UC-associated dysplasia was retrieved from Gene Expression Omnibus. Differentially expressed genes (DEGs) were analyzed using Ingenuity Pathway Analysis software and topGO R. C57BL/6 mice receiving 2.5% (wt./vol.) DSS or water (7 days) were treated daily s.c. with the DAPK3 pharmacological inhibitor HS38 [2] or vehicle for 12 days (pretreatment: 3 days, recovery: 2 days). Colitis was assessed by disease activity index and histopathology. Intestinal epithelial cell (IEC) proliferation was enumerated via Ki-67 immunohistochemistry (IHC). DAPK3 and YAP abundances were evaluated by immunoblot, and YAP subcellular localization was assessed by IHC. Results topGO analysis showed enrichment of inflammatory processes in pancolitis Π left-side colitis DEGs and enrichment of actin-based processes in pancolitis Π dysplasia DEGs. Pathway analysis revealed trend of Hippo signaling activation as UC progressed from left-side to pancolitis to UC-associated dysplasia. Network analysis implicated DAPK3 as a key factor in colitis-dysplasia progression. Mice treated with DSS showed decreased colonic DAPK3 abundance. Mice co-treated with DSS/HS38 showed significantly increased histological score, and decreased IEC proliferation in comparison with DSS/vehicle controls. Moreover, H2O/HS38 treated mice showed increased colonic YAP abundance versus H2O/vehicle controls while DSS/HS38 co-treatment elicited nuclear accumulation of YAP in IECs localized at the crypt apex. Conclusion DAPK3 is a key factor in intestinal regeneration and UC progression by way of Hippo-YAP signaling. This is potentially arbitrated by DAPK3-dependent reorganization of actin cytoskeleton and focal adhesion dynamics. References: 1. Bjerrum, Jacob T et al. “Transcriptional analysis of left-sided colitis, pancolitis, and ulcerative colitis-associated dysplasia.” Inflamm Bowel Dis vol. 20,12 (2014): 2340–52. [2] Carlson, David A et al. “Fluorescence linked enzyme chemoproteomic strategy for discovery of a potent and selective DAPK1 and ZIPK inhibitor.” ACS Chem Biol vol. 8,12 (2013): 2715–23. Funding Agencies Canadian Institutes of Health Research. Identification of DAPK3 as a potential key factor in UC progression. (A) Networks were constructed for each colitis subtypes based on known molecular interactions of DEGs: Black octagons are networks constructed with dysplasia DEGs, grey hexagons are pancolitis networks, and white rectangles are left-side colitis networks. Shape size represents the relative number of DEGs used to build said network. The networks are connected to one another if there are any overlapping molecules. Line width represent the number of shared molecules. By focusing on networks that had >85% of DEG inputs and keeping edges that involved >5% overlap of common molecules, we arrived at the core network of networks (B) that was heavily leveraged on the edge connecting dysplasia network 1 and pancolitis network 15 (C). One kinase (DAPK3) was identified at this intersection, whose inhibition was test in an animal model of colitis (D).

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,227 · 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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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