Targeting transglutaminase 2 mediated exostosin glycosyltransferase 1 signaling in liver cancer stem cells with acyclic retinoid
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Transglutaminase 2 (TG2) is a multifunctional protein that promotes or suppresses tumorigenesis, depending on intracellular location and conformational structure. Acyclic retinoid (ACR) is an orally administered vitamin A derivative that prevents hepatocellular carcinoma (HCC) recurrence by targeting liver cancer stem cells (CSCs). In this study, we examined the subcellular location-dependent effects of ACR on TG2 activity at a structural level and characterized the functional role of TG2 and its downstream molecular mechanism in the selective depletion of liver CSCs. A binding assay with high-performance magnetic nanobeads and structural dynamic analysis with native gel electrophoresis and size-exclusion chromatography-coupled multi-angle light scattering or small-angle X-ray scattering showed that ACR binds directly to TG2, induces oligomer formation of TG2, and inhibits the transamidase activity of cytoplasmic TG2 in HCC cells. The loss-of-function of TG2 suppressed the expression of stemness-related genes, spheroid proliferation and selectively induced cell death in an EpCAM+ liver CSC subpopulation in HCC cells. Proteome analysis revealed that TG2 inhibition suppressed the gene and protein expression of exostosin glycosyltransferase 1 (EXT1) and heparan sulfate biosynthesis in HCC cells. In contrast, high levels of ACR increased intracellular Ca 2+ concentrations along with an increase in apoptotic cells, which probably contributed to the enhanced transamidase activity of nuclear TG2. This study demonstrates that ACR could act as a novel TG2 inhibitor; TG2-mediated EXT1 signaling is a promising therapeutic target in the prevention of HCC by disrupting liver CSCs.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».