Environmentally relevant concentration PFNA promotes degradation of SMAD7 to drive progression of ovarian cancer via TGF-β/SMADs signaling pathway
Notice bibliographique
Résumé
Perfluorononanoic acid (PFNA), an acknowledged environmental endocrine disruptor, is increasingly utilized as a substitute for perfluorooctanesulfonic acid (PFOS) and perfluorooctanoic acid (PFOA). Despite its growing use, limited research has been conducted to investigate its potential impact on tumorigenesis and progression, and the potential molecular mechanisms. Earlier studies linked perfluoroalkyl and polyfluoroalkyl substances (PFAS) exposure to breast and gynecological cancer progression in humans, lacking a clear understanding of the underlying mechanisms, notably in ovarian cancer. Our investigation into PFNA's effects at environmental concentrations (0.25-2 mM) showed no significant impact on cell proliferation but a notable increase in invasion and migration of ovarian cancer cells. This led to alterations in epithelial-mesenchymal transition (EMT) markers, including Claudin1, Vimentin, and Snail. Notably, PFNA exposure activated the TGF-β/SMADs signaling pathway. Crucially, SMAD7 degradation through the ubiquitin-proteasome system emerged as PFNA's pivotal molecular target for inducing EMT, corroborated in mouse models. In summary, this study presented evidence that environmentally relevant concentrations of PFNA could induce SMAD7 degradation via the proteasome pathway, subsequently activating the TGF-β/SMADs signaling pathway, and promoting EMT in ovarian cancer. These results illuminated the association between PFNA exposure and metastasis of ovarian cancer.
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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) | 0,003 | 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 ».