Downregulation of the c-Fes protein-tyrosine kinase inhibits the proliferation of human renal carcinoma cells
Notice bibliographique
Résumé
The c-Fes protein-tyrosine kinase is associated with growth and differentiation of hematopoietic, neuronal, vascular endothelial and epithelial cell types. In this study, we investigated whether small interfering RNA (siRNA)-mediated knockdown of c-Fes expression affected proliferation of the human renal carcinoma cell lines, ACHN and VMRC-RCW. Immunofluorescence microscopy showed that c-Fes was expressed in both the cytosol and nuclei of these cells, and siRNA treatment preferentially downregulated c-Fes expression in the cytosol. Knock-down of c-Fes inhibited cellular proliferation in a dose-dependent manner with minimal increase in cell death. c-Fes siRNA treatment also downregulated the phosphorylation of Akt1 on S473 and IKKα on T23, and cyclin D1 expression, enhanced the expression of IκBα, and prevented the nuclear localization of NFκB. Treatment with an NFκB inhibitory peptide (SN50) also blocked the proliferation and nuclear localization of NFκB in these cells. The effect of SN50 treatment was not enhanced by c-Fes siRNA, suggesting that downregulation of c-Fes expression inhibited cell cycle progression through the Akt1/NFκB pathway. In contrast to siRNA-mediated knockdown, ectopic expression of either wild-type or kinase-inactive c-Fes in renal carcinoma cells failed to alter their proliferation in vitro and in vivo. Thus, suppression of proliferation resulting from siRNA-mediated knockdown may depend upon an expression of c-Fes protein rather than its kinase activity. Taken together, our results indicate that downregulation of c-Fes expression may be a potential therapeutic strategy for advanced human renal cell carcinoma and inhibition of its kinase activity as an antiangiogenic therapy does not seem to induce the growth of human renal carcinoma 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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».