AU-rich elements (AREs) and microRNA target sites are conserved sequences in messenger RNA (mRNA) 3′ untranslated regions (3′UTRs) that control gene expression posttranscriptionally. Upon cell cycle arrest, the ARE in tumor necrosis factor–α (TNFα) mRNA is transformed into a translation activation signal, recruiting Argonaute (AGO) and fragile X mental retardation–related protein 1 (FXR1), factors associated with micro-ribonucleoproteins (microRNPs). We show that human microRNA miR369-3 directs association of these proteins with the AREs to activate translation. Furthermore, we document that two well-studied microRNAs—Let-7 and the synthetic microRNA miRcxcr4—likewise induce translation up-regulation of target mRNAs on cell cycle arrest, yet they repress translation in proliferating cells. Thus, activation is a common function of microRNPs on cell cycle arrest. We propose that translation regulation by microRNPs oscillates between repression and activation during the cell cycle.

AU-rich elements (AREs), present in mRNA 3′-UTRs, are potent posttranscriptional regulatory signals that can rapidly effect changes in mRNA stability and translation, thereby dramatically altering gene expression with clinical and developmental consequences. In human cell lines, the TNFα ARE enhances translation relative to mRNA levels upon serum starvation, which induces cell-cycle arrest. An in vivo crosslinking-coupled affinity purification method was developed to isolate ARE-associated complexes from activated versus basal translation conditions. We surprisingly found two microRNP-related proteins, fragile-X-mental-retardation-related protein 1 (FXR1) and Argonaute 2 (AGO2), that associate with the ARE exclusively during translation activation. Through tethering and shRNA-knockdown experiments, we provide direct evidence for the translation activation function of both FXR1 and AGO2 and demonstrate their interdependence for upregulation. This novel cell-growth-dependent translation activation role for FXR1 and AGO2 allows new insights into ARE-mediated signaling and connects two important posttranscriptional regulatory systems in an unexpected way.

Metastasis: A matter of translation? Solid tumors shed a small number of cancer cells into the bloodstream, some of which are believed to contribute to metastasis. The molecular features that confer these circulating tumor cells (CTCs) with metastatic potential are poorly understood. Ebright et al. studied CTCs from breast cancer patients and found that cells with increased expression levels of certain ribosomal proteins and regulators of translation had greater metastatic capacity in a mouse model (see the Perspective by Ma and Jeffrey). Consistent with this finding, patients with higher levels of this subset of CTCs tended to have a poorer prognosis. Science , this issue p. 1468 ; see also p. 1424

Abstract Background Quiescence (G0) is a transient, cell cycle-arrested state. By entering G0, cancer cells survive unfavorable conditions such as chemotherapy and cause relapse. While G0 cells have been studied at the transcriptome level, how post-transcriptional regulation contributes to their chemoresistance remains unknown. Results We induced chemoresistant and quiescent (G0) leukemic cells by serum-starvation or chemotherapy treatment. To study post-transcriptional regulation in G0 leukemic cells, we systematically analyzed their transcriptome, translatome, and proteome. We find that our resistant G0 cells recapitulate gene expression profiles of in vivo chemoresistant leukemic and G0 models. In G0 cells, canonical translation initiation is inhibited; yet we find that inflammatory genes are highly translated, indicating alternative post-transcriptional regulation. Importantly, AU-rich elements (AREs) are significantly enriched in the up-regulated G0 translatome and transcriptome. Mechanistically, we find the stress-responsive p38 MAPK-MK2 signaling pathway stabilizes ARE mRNAs by phosphorylation and inactivation of mRNA decay factor, tristetraprolin (TTP) in G0. This permits expression of ARE-bearing TNFα and DUSP1 that promote chemoresistance. Conversely, inhibition of TTP phophorylation by p38 MAPK inhibitors and non-phosphorylatable TTP mutant decreases ARE mRNAs and sensitizes leukemic cells to chemotherapy. Furthermore, co-inhibiting p38 MAPK and TNFα—prior to or along with chemotherapy—substantially reduced chemoresistance in primary leukemic cells ex vivo and in vivo . Conclusions These studies uncover post-transcriptional regulation underlying chemoresistance in leukemia. Our data reveal the p38 MAPK-MK2-TTP axis as a key regulator of expression of ARE bearing mRNAs that promote chemoresistance. By disrupting this pathway, we developed an effective combination therapy against chemosurvival.

Abstract Quiescent leukemic cells survive chemotherapy, with translation changes. Our data reveal that FXR1, a protein amplified in several aggressive cancers, increases in quiescent and chemo- treated leukemic cells, and promotes chemosurvival. This suggests undiscovered roles for this RNA- and ribosome-associated protein in chemosurvival. FXR1 depletion decreases translation and ribosome subunits, with altered rRNAs, snoRNAs, and ribosomal proteins (RPs). We find that FXR1 binds factors that promote ribosome gene transcription and bind snoRNAs. Ribosome changes increased in FXR1-overexpressing cells, including increased snoRNAs and RPLP0/uL10, activate eIF2α kinases. Accordingly, phospho-eIF2α increases, enabling non- canonical translation of survival and immune regulators in FXR1-overexpressing cells. Overriding these with inhibitors reduces chemosurvival. Thus, increased FXR1 in quiescent or chemo-treated leukemic cells, alters ribosomes that trigger stress signals to re-direct translation for chemosurvival. One Sentence Summary FXR1 alters ribosomes in G0, which induce stress signals to elicit noncanonical translation for AML drug and immune survival.

Our data previously revealed that chemosurviving cancer cells translate specific genes. Here, we find that the m6A-RNA-methyltransferase, METTL3, increases transiently in chemotherapy-treated breast cancer and leukemic cells in vitro and in vivo. Consistently, m6A increases on RNA from chemo-treated cells, and is needed for chemosurvival. This is regulated by eIF2α phosphorylation and mTOR inhibition upon therapy treatment. METTL3 mRNA purification reveals that eIF3 promotes METTL3 translation that is reduced by mutating a 5'UTR m6A-motif or depleting METTL3. METTL3 increase is transient after therapy treatment, as metabolic enzymes that control methylation and thus m6A levels on METTL3 RNA, are altered over time after therapy. Increased METTL3 reduces proliferation and anti-viral immune response genes, and enhances invasion genes, which promote tumor survival. Consistently, overriding phospho-eIF2α prevents METTL3 elevation, and reduces chemosurvival and immune-cell migration. These data reveal that therapy-induced stress signals transiently upregulate METTL3 translation, to alter gene expression for tumor survival.

Abstract Accurate disease diagnosis and prognosis are crucial for effective treatment management and improving patient outcomes. However, accurately detecting early signs of certain diseases or recurrence remains challenging. Existing machine-learning methods for identifying gene expression biomarkers have several limitations, including poor performance on independent test datasets, inability to directly process omics data, and difficulty in identifying noncoding RNA genes as biomarkers. Additionally, these methods may not provide sufficient biological interpretation of their results, and the panel biomarkers they identify may not be suitable for clinical application. To address these limitations, we have developed a new computational method called BAMBI, which integrates multiple machine-learning algorithms and statistical approaches to identify putative coding and noncoding genes as biomarkers for disease diagnosis and prognosis. We evaluated BAMBI ability to identify diagnostic and prognostic biomarkers by analyzing multiple RNA-seq datasets from cancerous and non-cancerous diseases at population levels. The results from BAMBI demonstrate significant biological interpretability and state-of-the-art prediction performance. When the singular gene identified by BAMBI is used as a diagnostic biomarker, it achieves a balance accuracy exceeding 95% in studies of both breast cancer and psoriasis. Additionally, the prognostic biomarkers that BAMBI identifies from RNA-seq data of Acute Myeloid Leukemia (AML) patients significantly correlate with the survival rates in an independent AML patient cohort. Additionally, BAMBI outperforms existing methods by delivering more robust results, identifying biomarkers with fewer genes, and simultaneously achieving superior prediction accuracy. We have implemented BAMBI into user-friendly software for the research community. In summary, BAMBI serves as a more reliable pipeline for identifying both coding and noncoding genes as biosignature markers, enhancing the accuracy of disease diagnosis and prognosis. BAMBI is available via https://github.com/CZhouLab/BAMBI .

Cancer cells survive environmental stresses including DNA damage-inducing chemotherapy by entering cellular quiescence (G0). In our previous study, to elucidate how G0 leukemic cells become resistant to chemotherapy, we profiled them at the transcriptome, translatome and proteome levels. Here, we used these datasets to identify differentially expressed genes and find that IFN-stimulated genes are highly expressed in our G0 models of leukemic cells induced by AraC chemotherapy or serum-starvation. Mechanistically, upon induction of G0, STAT1 is phosphorylated on tyrosine 701, leading to transcription of IFN-stimulated genes. Importantly, our data reveal that activation of JNK and p38 MAPK is integral to STAT1 phosphorylation and expression of IFN-stimulated genes. Pharmacological inhibition of either JNK or p38 MAPK greatly reduced expression of IFN-stimulated genes as well as STAT1 phosphorylation, revealing a JNK-STAT1 pathway that regulates IFN-stimulated genes. While the expression of IFN-stimulated genes does not affect survival rates of patients with hematological malignancies and chemoresistance of G0 leukemic cells, we find that this JNK-STAT1 pathway enhances adherence of G0 leukemic cells. Consistently, inhibition of the JNK-STAT1 pathway dramatically reduced the number of adherent G0 cells. Interestingly, STAT1 is transiently phosphorylated within 24 hours of chemotherapy, leading to transcriptional expression of IFN-stimulated genes. Subsequently, post 24 hours of chemotherapy, translational regulation attenuates their expression, thereby enabling precisely controlled expression of IFN-stimulated genes in G0 leukemic cells. These studies uncover translational and transcriptional regulation of IFN-stimulated genes by a JNK-STAT1 pathway that enhances cell adhesion in G0 leukemic cells.

Abstract Polyomaviruses (PyV) are ubiquitous pathogens that can cause devastating human diseases. Due to the small size of their genomes, PyV utilize complex patterns of RNA splicing to maximize their coding capacity. Despite the importance of PyV to human disease, their transcriptome architecture is poorly characterized. Here, we compare short- and long-read RNA sequencing data from eight human and non-human PyV. We provide a detailed transcriptome atlas for BK polyomavirus (BKPyV), an important human pathogen, and the prototype PyV, simian virus 40 (SV40). We identify pervasive wraparound transcription in PyV, wherein transcription runs through the polyA site and circles the genome multiple times. Comparative analyses identify novel, conserved transcripts that increase PyV coding capacity. One of these conserved transcripts encodes superT, a T antigen containing two RB-binding LxCxE motifs. We find that superT-encoding transcripts are abundant in PyV-associated human cancers. Together, we show that comparative transcriptomic approaches can greatly expand known transcript and coding capacity in one of the simplest and most well-studied viral families.