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Enregistrement W4409625223 · doi:10.1158/1538-7445.am2025-243

Abstract 243: FLT4, a novel regulator of renal cell carcinoma progression

2025· article· en· W4409625223 sur OpenAlexaff
Djazia Haferssas, Nathalie Henley, Jonatan Barrera Chimal, Casimiro Gerarduzzi

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer, Hypoxia, and Metabolism
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRegulatorRenal cell carcinomaCancer researchMedicineClear cell renal cell carcinomaBiologyInternal medicinePathologyGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: Clear Cell Renal Cell Carcinoma (ccRCC) is one of the ten most frequently diagnosed malignancies worldwide and constitutes 2-3% of all adult cancers. Disruption of p53 function, a critical tumor suppressor, plays a pivotal role in cancer development and resistance to chemotherapy. While p53 gene mutations are rare in ccRCC, these tumors often resist DNA-damage- based therapies, suggesting alternative mechanisms suppressing wild-type p53 in ccRCC. Therefore, reactivating this pathway represents a potential therapeutic strategy. p53 is tightly regulated by MDM2 and MDMX which are frequently elevated in ccRCC patients. However, the molecular mechanisms underlying MDM2/MDMX-mediated p53 regulation in ccRCC remain unclear. Our study identified the Receptor Tyrosine Kinase FLT4 as a novel regulator of MDM2/MDMX and p53 activity. Notably, both FLT4 and its ligand, VEGFC, are overexpressed in ccRCC patients. Hypothesis: We propose that FLT4 activation increases the stability of the MDM2/MDMX complex, resulting in p53 inactivation and promoting ccRCC tumorigenesis. Methods: 1) We analyzed Bulk and single cell RNAseq data of ccRCC patients from the Cancer Genome Atlas (TCGA) to assess the expression of FLT4 and VEGFC. 2) The ccRCC cell lines ACHN and Caki-2 were used for in vitro experiments, including VEGFC treatment for functional assays (proliferation, migration, and survival) and MDM2/MDMX/p53 protein analysis. 3) ACHN and Caki-2 cells were transduced with Luciferase and FLT4 and injected into immunodeficient NOD/SCID mice to study tumor development and metastasis using In vivo Imaging System (IVIS). Results: FLT4 and VEGFC are overexpressed in ccRCC patients and correlate with cancer progression and poor survival. In addition, FLT4 activation promotes proliferation and migration both in vitro and in vivo and reduces the chemosensitivity of ccRCC cells mainly through the modulation of p53 levels. Mechanistically, FLT4 activation decreases p53 stability and activity by increasing MDM2/MDMX levels through post-translational modifications. Conclusion: Aberrant FLT4 signaling drives ccRCC progression by suppressing p53 through the upregulation of its negative regulators MDM2 and MDMX. These findings highlight FLT4 as a potential target for restoring p53 activity and improving ccRCC outcomes. Citation Format: Djazia Haferssas, Nathalie Henley, Jonatan Barrera Chimal, Casimiro Gerarduzzi. FLT4, a novel regulator of renal cell carcinoma progression [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2025; Part 1 (Regular Abstracts); 2025 Apr 25-30; Chicago, IL. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2025;85(8_Suppl_1):Abstract nr 243.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,344 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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