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Enregistrement W4381685212 · doi:10.1186/s13058-023-01652-1

RHAMM regulates MMTV-PyMT-induced lung metastasis by connecting STING-dependent DNA damage sensing to interferon/STAT1 pro-apoptosis signaling

2023· article· en· W4381685212 sur OpenAlexafffund
Cornelia Tölg, Maja Milojevic, Freda Qi, Hailie A. Pavanel, Marjorie Elizabeth Osborn Locke, Jenny Ma, Matthew D. Price, Andrew C. Nelson, James B. McCarthy, Kathleen A. Hill, Eva A. Turley

Notice bibliographique

RevueBreast Cancer Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
Thématiqueinterferon and immune responses
Établissements canadiensWestern UniversityLawson Health Research Institute
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaBreast Cancer Society of CanadaCancer Research SocietyAmerican Cancer Society
Mots-clésCancer researchBiologyMetastasisTumor progressionGene knockdownInterferonTumor microenvironmentCancerApoptosisImmunologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background RHAMM is a multifunctional protein that is upregulated in breast tumors, and the presence of strongly RHAMM +ve cancer cell subsets associates with elevated risk of peripheral metastasis. Experimentally, RHAMM impacts cell cycle progression and cell migration. However, the RHAMM functions that contribute to breast cancer metastasis are poorly understood. Methods We interrogated the metastatic functions of RHAMM using a loss-of-function approach by crossing the MMTV-PyMT mouse model of breast cancer susceptibility with Rhamm −/− mice. In vitro analyses of known RHAMM functions were performed using primary tumor cell cultures and MMTV-PyMT cell lines. Somatic mutations were identified using a mouse genotyping array. RNA-seq was performed to identify transcriptome changes resulting from Rhamm -loss, and SiRNA and CRISPR/Cas9 gene editing was used to establish cause and effect of survival mechanisms in vitro. Results Rhamm -loss does not alter initiation or growth of MMTV-PyMT-induced primary tumors but unexpectedly increases lung metastasis. Increased metastatic propensity with Rhamm -loss is not associated with obvious alterations in proliferation, epithelial plasticity, migration, invasion or genomic stability. SNV analyses identify positive selection of Rhamm −/− primary tumor clones that are enriched in lung metastases. Rhamm −/− tumor clones are characterized by an increased ability to survive with ROS-mediated DNA damage, which associates with blunted expression of interferon pathway and target genes, particularly those implicated in DNA damage-resistance. Mechanistic analyses show that ablating RHAMM expression in breast tumor cells by siRNA knockdown or CRISPR-Cas9 gene editing blunts interferon signaling activation by STING agonists and reduces STING agonist-induced apoptosis. The metastasis-specific effect of RHAMM expression-loss is linked to microenvironmental factors unique to tumor-bearing lung tissue, notably high ROS and TGFB levels. These factors promote STING-induced apoptosis of RHAMM +ve tumor cells to a significantly greater extent than RHAMM −ve comparators. As predicted by these results, colony size of Wildtype lung metastases is inversely related to RHAMM expression. Conclusion RHAMM expression-loss blunts STING-IFN signaling, which offers growth advantages under specific microenvironmental conditions of lung tissue. These results provide mechanistic insight into factors controlling clonal survival/expansion of metastatic colonies and has translational potential for RHAMM expression as a marker of sensitivity to interferon therapy.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,067
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,310 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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