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Enregistrement W4282944316 · doi:10.1158/1538-7445.am2022-5283

Abstract 5283: Characterization of Gli activation by the estrogen receptor in breast cancer cells

2022· article· en· W4282944316 sur OpenAlexaff
Shabnam Massah, Jane Foo, Na Li, Sarah Truong, Mannan Nouri, Lishi Xie, Gail S. Prins, Ralph Buttyan, Nada Lallous, Artem Cherkasov

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHedgehog Signaling Pathway Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEstrogen receptorCancer researchBiologyHedgehogFulvestrantTranscription factorGene knockdownAndrogen receptorSteroid hormone receptorHedgehog signaling pathwaySignal transductionEstrogen receptor alphaProstate cancerCell biologyChemistryCancerBreast cancerApoptosisBiochemistryGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: The nuclear steroid receptor superfamily encompasses a group of proteins best known fortheir functions as primary transcription factors that are conditionally active when bound to a ligand.Here, we show that a prominent member of this family, the estrogen receptor [ER-α] have a secondaryfunction of activating the Gli family of transcription factors. Gli is recognized as the mediator of activeHedgehog (Hh) signaling and plays an important role in cell development and growth. Gli activity isregulated by a post-translational proteolytic process that is suppressed by Hedgehog signaling.Previously we found that in prostate cancer, the ligand activated androgen receptor [AR] recognizes andbinds to Gli proteins at their Protein Processing Domains. This binding stabilizes Gli proteins in their un-proteolyzed active form and bypasses the Hedgehog signaling, thus promoting cancer progressionthrough non-canonical activation of Gli proteins. Due to the high similarity between AR and ER, wehypothesized that a similar Gli regulation could play a role in Breast Cancer (BrCA) progression. We thustested the ability of human ER-α to bind and activate Gli in BrCa and evaluated the role of this pathwayin tumor cell growth. Methods: we measured Gli activity in 293T and BrCa cells (MCF7, T47D, MDA-MB-453) in presence andabsence of steroid ligand using Gli-luciferase reporter assay. We evaluated the interaction between Gli3and ER-α by co-immunoprecipitation and proximity ligation assay and assessed the stability of Gli3stability in BrCa cell extracts by western blots. We also studied the effect of ER-α knockdown ordestabilization (by fulvestrant treatment) on Gli3 stability, formation of intranuclear ER-α-Gli3complexes and Gli reporter activity. We also measured the expression level of Gli target genes in thepresence and absence of estradiol by qPCR in BrCa cells. Lastly, we evaluated the importance of Gli3expression on BrCa growth by Gli3 knockdown and Cyquant assay. Results: We found that ER co-immunoprecipitates with Gli3. Transfection with ER-α increased Glireporter activity which was further increased by estradiol treatment. Acute (2hr) estradiol treatmentincreased intranuclear ER-α-Gli3 complex formation in BrCa cells. Chronic (48hr) estradiol treatmentincreased Gli3 stability and endogenous activity in BrCa cells. Destabilization or knockdown of ER-αdecreased estradiol-induced formation of ER-α-Gli3 complexes as well as Gli activity and stability in BrCacells. In addition, siRNA knockdown of Gli3 reduced growth in BrCa cells. Conclusion: Collectively our results uncovered a new role of the steroid receptors ER and AR inregulating Gli oncogenic transcriptional activity in BrCa and PCa, respectively. Citation Format: Shabnam Massah, Jane Foo, Na Li, Sarah Truong, Mannan Nouri, Lishi Xie, Gail Prins, Ralph Buttyan, Nada Lallous, Artem Cherkasov. Characterization of Gli activation by the estrogen receptor in breast cancer cells [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2022; 2022 Apr 8-13. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2022;82(12_Suppl):Abstract nr 5283.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,334

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,308 · 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 tête enseignante, 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
Publié2022
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