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Enregistrement W4389020371 · doi:10.1096/fasebj.31.1_supplement.775.2

Targeting Cancer Progression Genes Upregulated in CREB3L1‐Deficient Breast Cancer Cells

2017· article· en· W4389020371 sur OpenAlexafffundabout
Shari Smith, Farah Goubran, Paul Mellor, Deborah H. Anderson

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHER2/EGFR in Cancer Research
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchSaskatchewan Health Research Foundation
Mots-clésBreast cancerCancer researchDownregulation and upregulationMicroarray analysis techniquesCancerMetastasisCarcinogenesisGeneCancer cellBiologyGene expressionMedicineInternal medicineGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Our laboratory discovered that CREB3L1 (cAMP responsive element binding protein 3‐like protein), a stress‐activated transcription factor, acts as a metastasis suppressor in breast cancer. CREB3L1 is expressed ubiquitously in non‐cancerous human breast cells and restricts expression of genes that promote cell growth, angiogenesis, and migration. Loss of CREB3L1 expression, which is a frequent event in high grade metastatic human breast tumors, can result in enhanced metastatic properties. To establish the mechanisms by which CREB3L1 exerts its tumor suppressive effects, a gene expression microarray analysis was performed to determine which genes are upregulated in CREB3L1‐deficient breast cancer cells. Six hundred and eighty genes were statistically significantly upregulated at least 2‐fold in all 4 of the CREB3L1‐deficient cell lines assessed. To focus our analysis, 4 genes were identified as potential targets for this study, given that they have previously been shown to have a role in cancer progression. Objective Gene expression of the 4 test genes (Genes 1, 2, 3, 4) are upregulated in CREB3L1‐deficient human breast cancer cells. Cells that had knockdown of each one of these 4 targets were extensively characterized to determine the role of each target in breast cancer tumorigenesis and metastasis. Hypothesis Inhibiting one or more of the cancer progression genes upregulated in CREB3L1‐deficient breast cancer cell lines will repress their tumorigenic and/or migratory properties. Methods Knockdowns were generated for each of the 4 genes in a CREB3L1‐deficient breast cancer cell line (HCC1806) and matched CREB3L1‐expressing cells (HCC1806 + HA‐CREB3L1), as well as a non‐tumorigenic control breast cell line (MCF10A). To knockdown expression of each of the 4 targets, sh RNA directed at the gene of interest was transduced via a lentiviral system into the cells. Cell‐based assays were performed to characterize the properties of these cell lines, which included the Boyden chamber assay to measure migration, soft agar assay to assess anchorage‐independent growth, and the MTT assay to evaluate cell proliferation. Results Successful knockdown at both the mRNA and protein level for each target gene was validated using quantitative real time PCR and immunoblotting. Results from the MTT assay verified that knockdown of each of the 4 gene targets did not affect cell survival in MCF10A cells, confirming that these test genes are not essential for survival in non‐cancerous breast cells (p > 0.05). Similarly, knockdown of each of the test genes did not affect cell proliferation in HCC1806 (± CREB3L1) cells, except for a significant decrease in proliferation in HCC1806 CREB3L1‐deficient cells with Gene 1 knockdown (p =0.02). Preliminary results indicate that knockdown of Genes 1, 2, and 4 in HCC1806 CREB3L1‐deficient cells reduces cancer cell properties, including cell migration and anchorage‐independent growth (p < 0.05). Conclusion Promising candidates will be tested in follow‐up mouse xenograft studies. Positive results in these pre‐clinical models would provide a strong rationale for the development and testing of inhibitors to one or more of these potential targets as a new therapeutic for the 30% of breast cancers that are CREB3L1‐deficient. Support or Funding Information This research received funding from Saskatchewan Health Research Foundation and the Canadian Institutes of Health Research.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,349 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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