A MYOD-SKP2 axis boosts tumorigenesis in fusion negative rhabdomyosarcoma by preventing differentiation through p57Kip2 targeting
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Rhabdomyosarcoma (RMS) is a pediatric mesenchymal-derived malignancy encompassing Fusion Positive (FP)-RMS expressing PAX3/7-FOXO1 and Fusion Negative (FN)-RMS often mutated in the RAS pathway. RMS expresses the master myogenic transcription factor MYOD that, paradoxically, in the tumor context is essential for tumor cell growth and survival. We identify here SKP2, an oncogenic E3-ubiquitin ligase of the SCF/CRL1 complex, as a critical driver of tumorigenesis downstream of MYOD in FN-RMS. SKP2 is overexpressed in RMS at the highest levels among several adult and pediatric cancers and its expression is maintained by MYOD through an intronic enhancer within the gene, in loop with its promoter. Mechanistically, in FN-RMS cells SKP2 functions by directly targeting p27Kip1 and p57Kip2 promoting their degradation. SKP2 knockdown causes cell cycle arrest by enhancing p27Kip1 and promotes differentiation by increasing p57Kip2, which in turn stabilizes MYOD. This leads to MYOD and MYOG increase and unlocks a myogenic program resulting in de novo expression of terminal muscle differentiation markers and cell fusion. SKP2 depletion strongly affects stemness and anchorage-independence features and prevents tumor growth. The investigational NEDDylation inhibitor MLN4924 (Pevonedistat) hampers SKP2 functions restraining FN-RMS cell survival and tumor growth. Our results uncover a MYOD-SKP2 axis crucial for the crosstalk between transcriptional and post-translational mechanisms that contribute to FN-RMS tumorigenesis and broaden the understanding of MYOD function. Furthermore, they suggest inhibition of NEDDylation as a potential therapeutic approach in this tumor.
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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 ».