Stanniocalcin-1 promotes temozolomide resistance of glioblastoma through regulation of MGMT
Notice bibliographique
Résumé
Temozolomide (TMZ) resistance is a major challenge in the treatment of glioblastoma (GBM). Tumour reproductive cells (TRCs) have been implicated in the development of chemotherapy resistance. By culturing DBTRG cells in three-dimensional soft fibrin gels to enrich GBM TRCs and performing RNA-seq analysis, the expression of stanniocalcin-1 (STC), a gene encoding a secreted glycoprotein, was found to be upregulated in TRCs. Meanwhile, the viability of TMZ-treated TRC cells was significantly higher than that of TMZ-treated 2D cells. Analysis of clinical data from CGGA (Chinese Glioma Genome Atlas) database showed that high expression of STC1 was closely associated with poor prognosis, glioma grade and resistance to TMZ treatment, suggesting that STC1 may be involved in TMZ drug resistance. The expression of STC1 in tissues and cells was examined, as well as the effect of STC1 on GBM cell proliferation and TMZ-induced DNA damage. The results showed that overexpression of STC1 promoted and knockdown of STC1 inhibited TMZ-induced DNA damage. These results were validated in an intracranial tumour model. These data revealed that STC1 exerts regulatory functions on MGMT expression in GBM, and provides a rationale for targeting STC1 to overcome TMZ resistance.
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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) | 0,001 | 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 ».