Data from Suppression of Hypoxia-Inducible Factor 2α Restores p53 Activity via Hdm2 and Reverses Chemoresistance of Renal Carcinoma Cells
Notice bibliographique
Résumé
Abstract p53 mutations are rarely detected in clear cell renal cell carcinoma (CCRCC), but, paradoxically, these tumors remain highly resistant to chemotherapy and death receptor–induced death. Here, we show that the accumulation of hypoxia-inducible factor 2α (HIF2α), a critical oncogenic event in CCRCC following the loss of von Hippel-Lindau (VHL) tumor suppressor protein, leads to Hdm2-mediated suppression of p53. Primary CCRCC specimens exhibiting strong hypoxic signatures show increased levels of activated nuclear phospho-Hdm2(Ser166), which is concomitant with low p53 expression. The abrogation of Hdm2-p53 interaction using the small-molecule Hdm2 inhibitor nutlin-3 or the downregulation of HIF2α via HIF2α-specific short hairpin RNA or wild-type VHL reconstitution restores p53 function and reverses the resistance of CCRCC cells to Fas-mediated and chemotherapy-induced cell death. These findings unveil a mechanistic link between HIF2α and p53 and provide a rationale for combining Hdm2 antagonists with chemotherapy for the treatment of CCRCC. [Cancer Res 2009;69(23):9056–64]
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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) | 0,005 | 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 ».