The role of miR-150-5p/E2F3/survivin axis in the pathogenesis of plasmablastic lymphoma and its therapeutic potential
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: Plasmablastic lymphoma (PBL) is an uncommon and aggressive B-cell lymphoma with a poor prognosis. Some studies have described genetic alterations in PBL, but its transcriptome has been scarcely studied, and molecular mechanisms driving lymphomagenesis remain poorly understood. Our goal was to delineate transcriptomic profiles to identify potential biomarkers for novel targeted therapy in PBL. RNA sequencing uncovered an enrichment of cell cycle-related genes, including MYC and E2F targets, and genes involved in G2/M checkpoint in PBL. Microarray analyses discovered 2 microRNA expression signatures depending on the presence of MYC translocation. Interestingly, miR-150-5p was downregulated, whereas E2F3 and BIRC5 (survivin), a cell cycle activator and an antiapoptotic regulator, respectively, were upregulated. Increasing miR-150-5p in PBL-1 cells induced G1 cell cycle arrest, suppressed proliferation by transcriptionally repressing E2F3, and promoted apoptosis by the downregulation of BIRC5. Interestingly, the miR-150-5p tumor suppressor activity was diminished in E2F3-knockdown cells. The combined inhibition of E2F3 and survivin attenuated lymphomagenesis in PBL cells and suppressed tumor growth in a chorioallantoic membrane-derived xenograft model of PBL. Overall, our study highlights the pivotal role of the miR-150-5p/E2F3/survivin axis in boosting PBL lymphomagenesis and unveils new therapeutic targets for this lymphoma.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».