IL‐17 induces non‐small cell lung cancer metastasis via GCN5‐dependent SOX4 acetylation enhancing MMP9 gene transcription and expression
Notice bibliographique
Résumé
Interleukin-17 (IL-17), a potent proinflammatory cytokine, can trigger the metastasis of non-small cell lung cancer (NSCLC). However, the underlying mechanism involved in IL-17-induced NSCLC cell metastasis remains unclear. In this study, we found that not only the expression of IL-17, IL-17RA, and/or general control nonrepressed protein 5 (GCN5), SRY-related HMG-BOX gene 4 (SOX4), and matrix metalloproteinase 9 (MMP9) was increased in the NSCLC tissues and in the IL-17-stimulated NSCLC cells, but also IL-17 treatment could enhance NSCLC cell migration and invasion. Further mechanism exploration revealed that IL-17-upregulated GCN5 and SOX4 could bind to the same region (-915 to -712 nt) of downstream MMP9 gene promoter driving its gene transcription. In the process, GCN5 could mediate SOX4 acetylation at lysine 118 (K118, a newly identified site) boosting MMP9 gene expression as well as cell migration and invasion. Moreover, the SOX4 acetylation or MMP9 induction and metastatic nodule number in the lung tissues of the BALB/c nude mice inoculated with the NSCLC cells stably infected by corresponding LV-shGCN5 or LV-shSOX4, LV-shMMP9 plus IL-17 incubation were markedly reduced. Overall, our findings implicate that NSCLC metastasis is closely associated with IL-17-GCN5-SOX4-MMP9 axis.
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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) | 0,002 | 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 ».