Crosstalk Between the Oncoproteins of High‐Risk Human Papillomaviruses Types 16 and 18 in Colorectal Cancer Cell Models
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Colorectal cancer (CRC) represents a major fraction of the total cancer burden worldwide. It has been recently identified that various high-risk Human Papillomaviruses (HPVs) are present in human CRCs, where they play a critical role in the development and progression of the cancer. AIMS: In this study, we explored the synergistic effect of the E6/E7 viral oncoproteins of the two most frequently observed HPV types (16 and 18) on KRAS and TP53 mutant CRC cell models. METHODS: We performed an experimental in vitro study utilizing lipofection to transfect KRAS and TP53 mutant CRC cell models (HCT 116 and HT-29 respectively) with E6/E7 oncoproteins of HPV types 16 and 18 individually and in combination. Subsequently, we assessed their synergistic effect on cell proliferation, invasion, migration, and survival. In addition, we also compared the protein expression patterns of key epithelial-mesenchymal transition (EMT) biomarkers like E-cadherin, fascin, and vimentin among transfected, co-transfected, and wild-type cells. RESULTS: We found that the co-expression of E6/E7 of HPV types 16 and 18 enhanced cell proliferation, invasion, migration, and survival in both cell models. Interestingly, this was also accompanied by the deregulation of all three EMT biomarkers, E-cadherin, fascin, and vimentin. The synergistic effect of the viral oncoproteins in promoting cancer was more pronounced in TP53 mutant cells (HT-29) as compared to KRAS mutant cells (HCT 116). We also report that HPV type 18 can induce a greater and more sustained oncogenic outcome as compared to HPV type 16. CONCLUSION: Our data indicate that co-expression of the E6/E7 oncoproteins of HPV types 16 and 18 can enhance oncogenic processes in CRC, especially TP53 mutant CRC.
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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) | 0,001 | 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 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 ».