ERβ Sensitizes Breast Cancer Cells to Retinoic Acid: Evidence of Transcriptional Crosstalk
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The ability of retinoids to inhibit breast cancer cell growth correlates with estrogen receptor (ER) α status, as shown by the antiproliferative effects of retinoids in ERα-positive breast cancer cells and their use as chemopreventive agents in premenopausal women. The discovery of ERβ, also present in breast cancer cells, has added a new level of complexity to this malignancy. To determine the retinoid response in ERβ-expressing breast cancer cells, we used retroviral transduction of ERβ in ER-negative MDA-MB-231 cells. Western blot and immunofluorescence confirmed expression and nuclear localization of ERβ, whereas functionality was shown using an estrogen response element–containing reporter. A significant retinoic acid (RA)–mediated growth inhibition was observed in the transduced ERβ-positive cells as shown by proliferation assays. Addition of estradiol, tamoxifen, or ICI 182,780 had no effect on cell growth and did not alter RA sensitivity. We observed that retinoids altered ERβ-mediated transcriptional activity from an estrogen response element, which was confirmed by decreased expression of the pS2 gene, and from an activator protein response element. Conversely, the expression of ERβ altered RA receptor (RAR) β expression, resulting in greater induction of RARβ gene expression on RA treatment, without altered expression of RARα. Our data provide evidence of transcriptional crosstalk between ERβ and RAR in ERβ-positive breast cancer cells that are growth inhibited by RA.
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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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».