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Enregistrement W4415917066 · doi:10.1186/s12964-025-02480-w

Tankyrases modulate the hypoxia response through non-catalytic mechanisms affecting HIF-1α

2025· article· en· W4415917066 sur OpenAlexfundno aff
Esteban Zamudio-Martínez, Daniel Delgado‐Bellido, Jerónimo Borrego-Pérez, Ángel García-Díaz, Ana Belén Herrera-Campos, José Manuel Rodríguez-Vargas, F. Javier Oliver

Notice bibliographique

RevueCell Communication and Signaling · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer, Hypoxia, and Metabolism
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstituto de Salud Carlos IIIMinisterio de Economía y CompetitividadJunta de AndalucíaYork UniversityMinisterio de Ciencia e InnovaciónFundación Domingo Martínez
Mots-clésGene silencingHIF1AHypoxia (environmental)AngiogenesisLuciferasemicroRNAPolysomeMessenger RNACellular adaptation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Adaptation to hypoxia is essential for cancer survival and is linked to poor prognosis and treatment resistance. This adaptation triggers the expression of genes that promote angiogenesis and metabolic reprogramming, collectively enhancing cancer cell survival, tumor growth, migration and metastasis. Consequently, there is an urgent need for innovative strategies to inhibit tumor adaptation to hypoxic conditions. METHODS: The public database cBioPortal was utilized to analyze tankyrase mRNA alteration profiles across various cancer types, and the correlation between TNKS/2 and HIF1A expression was assessed using the GEPIA platform. The effects of TNKS1/2 inhibition or silencing on HIF-1α stabilization and activation were evaluated through western blotting and RT-qPCR analysis of HIF-target genes. To gain a comprehensive understanding of the impact of tankyrase elimination on hypoxia-driven gene expression, RNA-seq was also conducted. The effects on cell fitness and the functional consequences of tankyrase silencing in tumor cell adaptation to hypoxia were examined by measuring glycolysis through ECAR and lactate assays, along with apoptosis, colony formation and migration and invasion assays. To elucidate the molecular mechanisms by which tankyrases influence hypoxic signaling, we employed a range of approaches, including polysome profiling, mRNA half-life assays, reporter luciferase assays to analyze the HIF-1α promoter, and proximity ligation assays to explore the effect of tankyrase elimination on the interaction between HIF-1α and its inhibitory protein FIH-1. RESULTS: In the present study, we investigated the role of TNKS1 and TNKS2 as modulators of the hypoxic response. Notably, we found that tankyrases participate in the regulation of both HIF-1α levels (through fine-tuning HIF1A mRNA expression) and hypoxia-induced gene expression (through alteration of HIF-1α binding to FIH-1). Global RNA-seq revealed a specific impairment of the hypoxia-induced metabolic switch to glycolysis, with consequences for metabolic adaptation and cell fitness following TNKS1/2 silencing. These effects were independent of tankyrase catalytic activity. CONCLUSION: Our findings reveal a novel role for tankyrases in regulating tumor cell adaptation to hypoxia. This new mechanism operates independently of their catalytic activity, underscoring the potential of strategies that target tankyrases interaction with multiple partners through the ankyrin domain and holding promise for the development of new therapeutic advances to counter tumor adaptation to hypoxia.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,247 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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