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Record W6983205718

LRH-1 interagit avec TEAD4 pour promouvoir la migration et l’invasion d’un modèle cellulaire de cancer du sein triple négatif

2024· other· fr· W6983205718 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2024
Typeother
Languagefr
Field
Topic
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsBreast cancerCancerImmunosurveillanceTumor suppressor gene
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Depuis 2018, le cancer du sein est la forme de cancer la plus répandue chez les femmes au Canada et représente environ 26 % de tous les cas de cancer. Chaque jour, 80 femmes reçoivent un diagnostic de cancer du sein et 15 décèdent de cette maladie. En raison de son hétérogénéité, le cancer du sein est divisé en sous-types, caractérisés par l’expression de récepteurs aux estrogènes (ER), de récepteurs à la progestérone (PR) et de récepteurs du facteur de croissance épidermique humain 2 (HER2), ou son absence. Le cancer du sein triple négatif (TNBC) n’exprime pas ER, PR et HER2 et est connu pour son risque métastatique élevé. Par conséquent, il ne peut pas être ciblé par les thérapies hormonales traditionnelles et la chimiothérapie reste le traitement le plus utilisé pour le moment. Il est donc essentiel de trouver de nouvelles pistes qui pourraient être utilisées comme cibles thérapeutiques dans le traitement du TNBC. Le récepteur nucléaire NR5A2, communément appelé le récepteur hépatique homologue 1 (LRH-1), est un récepteur nucléaire orphelin important dans la régulation de nombreux processus biologiques. Il a déjà été prouvé que LRH-1 favorise la progression de nombreux cancers, dont le TNBC, mais ses mécanismes moléculaires ne sont pas encore bien définis dans ce type de cancer. Afin de déterminer le rôle de LRH-1 dans la progression du TNBC, cette étude s’est concentrée sur l’identification de ses interactions avec des cofacteurs ou des facteurs de transcription pour mieux comprendre comment il régule l’expression des gènes importants dans la progression de ce type de cancer du sein. L’immunoprécipitation de la chromatine suivie du séquençage (ChIP-Seq), réalisée dans le modèle cellulaire MDA-MB-231, a permis d’identifier les régions spécifiques au TNBC qui sont liées par LRH-1. Pour déterminer le potentiel de discussion croisée avec LRH-1, ces régions ont été superposées avec les données ChIP-Seq pour des facteurs déjà connus pour promouvoir le TNBC : JUNB, YAP, TAZ et TEAD. L’analyse de l’ontologie des gènes a été effectuée sur les 1056 gènes associés aux 871 régions communes du chevauchement des données de ChIP-Seq. Fait intéressant, plusieurs processus sont impliqués dans l’invasion et la migration des cellules cancéreuses du sein, suggérant que cette interaction pourrait être importante dans les processus métastatiques du TNBC. Nous avons ensuite confirmé que LRH-1 interagit dans le même complexe protéique que YAP et TEAD en effectuant une co-immunoprécipitation suivie d’immunobuvardage de type western. Par la suite, comme TEAD et YAP sont déjà connus dans la littérature pour leur implication dans les processus métastatiques du TNBC, seulement le rôle de LRH-1 a fait l’objet de cette partie de l’étude. Ainsi pour valider l’effet sur la migration des cellules cancéreuses de TNBC et l’invasion des tissus et des organes distants, l’expression de LRH-1 a été diminuée partiellement (KD), en utilisant le système d’ARN interférent, ou a été augmentée, grâce à l’utilisation d’une lignée de surexpression stable. Les niveaux d’expression des gènes sélectionnés, associés aux régions liées communes, ont été quantifiés par PCR quantitative, qui a montré une diminution de leur expression en condition de KD de LRH-1. Par la suite, la migration et l’invasion de deux modèles cellulaires de TNBC ont été quantifiés par la technique d’induction de blessures et en essais de chambre de Boyden en condition de traitement pharmacologique avec le ML-180, antagoniste connu de LRH-1. Le traitement ciblant thérapeutiquement LRH-1 a causé une diminution de la migration et de l’invasion pour les deux modèles cellulaires. Cette étude révèle les mécanismes par lesquels LRH-1, avec l’aide de YAP et TEAD, favorise la propagation du TNBC et permet de prouver le potentiel de LRH-1 comme cible thérapeutique dans ce type de cancer du sein.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: Bench or experimental
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.009
Threshold uncertainty score0.031

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.002
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0090.002

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.014
GPT teacher head0.216
Teacher spread0.202 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

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Published2024
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