MICAL2 Promotes Pancreatic Cancer Growth and Metastasis
Notice bibliographique
Résumé
Pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC) remains one of the deadliest solid cancers; thus, identifying more effective therapies is a major unmet need. In this study, we characterized the super-enhancer (SE) landscape of human PDAC to identify drivers of the disease that might be targetable. This analysis revealed MICAL2 as an SE-associated gene in human PDAC, which encodes the flavin monooxygenase enzyme that induces actin depolymerization and indirectly promotes serum response factor transcription by modulating the availability of serum response factor coactivators such as myocardin-related transcription factors (MRTF-A and MRTF-B). MICAL2 was overexpressed in PDAC, and high-MICAL2 expression correlated with poor patient prognosis. Transcriptional analysis revealed that MICAL2 upregulates KRAS and epithelial-mesenchymal transition signaling pathways, contributing to tumor growth and metastasis. In loss- and gain-of-function experiments in human and mouse PDAC cells, MICAL2 promoted both ERK1/2 and AKT activation. Consistent with its role in actin depolymerization and KRAS signaling, loss of MICAL2 also inhibited macropinocytosis. MICAL2, MRTF-A, and MRTF-B influenced PDAC cell proliferation and migration and promoted cell-cycle progression in vitro. Importantly, MICAL2 supported in vivo tumor growth and metastasis. Interestingly, MRTF-B, but not MRTF-A, phenocopied MICAL2-driven phenotypes in vivo. This study highlights the multiple ways in which MICAL2 affects PDAC biology and provides a foundation for future investigations into the potential of targeting MICAL2 for therapeutic intervention. Significance: Characterization of the epigenomic landscape of pancreatic cancer to identify early drivers of tumorigenesis uncovered MICAL2 as a super-enhancer-associated gene critical for tumor progression that represents a potential pharmacologic target.
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 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».