Mechanistic insights into transcriptional regulation of ARHGAP36 expression identify a factor predictive of neuroblastoma survival
Notice bibliographique
Résumé
Cancer repeatedly exploits attributes fundamental for morphogenesis to advance malignancy and metastasis. This is illustrated by lineage-specific transcription factors that regulate neural crest migration, representing frequent drivers of malignancy. One such example is the forkhead transcription factor FOXC1, where gain of function is a feature of diverse cancers that is associated with an unfavorable prognosis. Using RNA-, ChIP-sequencing and CRISPR interference, we show that Foxc1 binds a locus in a region of closed chromatin to induce expression of Arhgap36, a tissue-specific inhibitor of protein kinase A. Because PKA is a core Hedgehog (Hh) pathway inhibitor, Foxc1’s induction of Arhgap36 expression increases Hh activity. The function of Sufu, a PKA substrate, and a second essential Hh pathway inhibitor, is likewise impaired. The resulting increased Hh pathway output is resistant to pharmacological inhibition of Smoothened , a phenotype of more aggressive cancers. The Foxc1–Arhgap36 relationship identified in murine cells was further evaluated in neuroblastoma, a neural crest-derived pediatric malignancy. This demonstrated in a cohort of 1348 patients that high levels of ARHGAP36 are predictive of improved 5-year survival. Accordingly, this study has identified as a novel transcription factor which enhances ARHGAP36 expression, one that induces Hh activity in multiple tissues during development. It also establishes a model by which increased levels of FOXC1 via ARHGAP36 and PKA inhibition dysregulate multiple facets of Hh signaling and provides evidence demonstrating relevance to a common neural-crest-derived malignancy.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».