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Enregistrement W6983569109

Molecular interactions between insulin-like growth factor signal transduction and retinoids in breast cancer cells

2004· dissertation· en· W6983569109 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2004
Typedissertation
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRetinoids in leukemia and cellular processes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSignal transductionBreast cancerGrowth factorCancerCell growthCancer cellCell culture
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Numerous groups, including ours, have found that retinoids potently inhibit the growth of breast cancer cells, but the mechanisms by which growth regulation is achieved remains unclear. Although several of the effects of retinoids in breast cancer have been linked to the insulin-like growth factor (IGF) system, their effects on key signaling molecules in the IGF type-I receptor (IGF-IR) pathway have not been well characterized. This thesis project examined the hypothesis that retinoids mediate their growth inhibitory effects by targeting specific members of the IGF-IR signal transduction pathway. Although we did not observe regulation of IGF-IR itself, we found that all-trans retinoic acid (RA)-mediated growth inhibition is associated with a selective reduction in insulin receptor substrate 1 (IRS-1) protein and activity levels. We also present evidence that decreasing IRS-1 levels results in the selective down-regulation of the PI 3-kinase/AKT pathway in RA-treated MCF-7 cells. The relevance of IRS-1 regulation to the growth inhibitory action of RA is supported by the results showing that forced expression of IRS-1 abrogates the ability of RA to significantly inhibit MCF-7 cell growth. Several studies have highlighted the importance of IRS-1 in breast cancer pathogenesis. High levels of IRS-1 in human breast tumors correlate with increased disease recurrence and constitutive IRS-1 signaling exists in breast tumors. This suggests that we may develop molecular strategies targeting IRS-1 by understanding the mechanisms controlling its expression and turnover. Since RA decreased IRS-1 protein levels without altering mRNA levels, we examined the hypothesis that RA-mediated regulation of IRS-1 levels was at the posttranslational level. Two proteasome inhibitors rescue the RA-mediated degradation of IRS-1, and RA increases the ubiquitination of IRS-1. We also found that RA increases the serine phosphorylation of IRS-1 and show that this occurs in a protein kinase C (PKC)-dependant manner, since PKC inhibitors block the RA-induced degradation and serine phosphorylation of IRS-1. We further demonstrate that RA activates PKC-delta in the sensitive, but not in the resistant cells, with a time course that is consistent with the RA-induced decrease of IRS-1. The involvement of PKC in the RA-mediated regulation of IRS-1 is supported by additional data showing that: (1) RA-activated PKC-delta phosphorylates IRS-1 in vitro, (2) PKC-delta and IRS-1 interact in RA-treated cells, and (3) mutation of three PKC-delta serine sites in IRS-1 to alanines results in no RA-induced in vitro phosphorylation of IRS-1. Having identified IRS-1 as a novel target of RA and showing that RA regulates this protein via a mechanism involving the ubiquitin-proteasome pathway has contributed to an enhanced understanding of the effect of retinoids in human breast cancer cells.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,232 · 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

Citations0
Publié2004
Routes d'admission1
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