Targeting uridine–cytidine kinase 2 induced cell cycle arrest through dual mechanism and could improve the immune response of hepatocellular carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pyrimidine metabolism is critical for tumour progression. Uridine-cytidine kinase 2 (UCK2), a key regulator of pyrimidine metabolism, is elevated during hepatocellular carcinoma (HCC) development and exhibits carcinogenic effects. However, the key mechanism of UCK2 promoting HCC and the therapeutic value of UCK2 are still undefined. The aim of this study is to investigate the potential of UCK2 as a therapeutic target for HCC. METHODS: Gene expression matrices were obtained from public databases. RNA-seq, co-immunoprecipitation and RNA-binding protein immunoprecipitation were used to determine the mechanism of UCK2 promoting HCC. Immune cell infiltration level and immune-related functional scores were evaluated to assess the link between tumour microenvironment and UCK2. RESULTS: In HCC, the expression of UCK2 was upregulated in part by TGFβ1 stimulation. UCK2 promoted cell cycle progression of HCC by preventing the degradation of mTOR protein and maintaining the stability of PDPK1 mRNA. We also identified UCK2 as a novel RNA-binding protein. Downregulation of UCK2 induced cell cycle arrest and activated the TNFα/NFκB signalling pathway-related senescence-associated secretory phenotype to modify the tumour microenvironment. Additionally, UCK2 was a biomarker of the immunosuppressive microenvironment. Downregulated UCK2 induced a secretory phenotype, which could improve the microenvironment, and decreased UCK2 remodelling metabolism could lower the resistance of tumour cells to T-cell-mediated killing. CONCLUSIONS: Targeting UCK2 inhibits HCC progression and could improve the response to immunotherapy in patients with HCC. Our study suggests that UCK2 could be an ideal target for HCC.
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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 | 0,000 |
| 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 ».