Metabolic control points in cancer (85.3)
Notice bibliographique
Résumé
All cells must manage their energetic resources to survive. This is particularly true for cancer cells, which initiate changes in their cellular metabolism as they transition from a normal to a cancerous state. Tumor cells must engage pathways of cellular metabolism to generate the energy and biosynthetic intermediates required to support increased cell growth and division. In addition, for growing tumours, overcoming metabolic stress induced by nutrient limitation and/or hypoxia is a critical step for solid tumour growth. It is now appreciated that many of the predominant mutations observed in cancer also influence tumor metabolism as part of their mode of action. Here I discuss the role that cellular energy sensors ‐ notably the Liver Kinase‐B1 (LKB1) and the AMP‐activated protein kinase (AMPK) ‐ play in regulating tumor metabolism and adaptation to metabolic stress. We have found that the LKB1‐AMPK pathway negatively regulates aerobic glycolysis (the “Warburg effect”) in cancer cells, and that disruption of this pathway promotes a metabolic shift to aerobic glycolysis and supports increased cell growth. This metabolic shift is mediated by the hypoxia‐inducible factor‐1α (HIF‐1α), and silencing HIF‐1α reverses the biosynthetic and proliferative advantages conferred by reduced LKB1‐AMPK signaling. Finally, I will present evidence that AMPK activity is dynamically regulated in tumors to enhance pro‐growth metabolism, but that this pathway is required to maintain tumor cell viability in response to stress. Finally, I will discuss whether metabolic checkpoints serve “suppressive” or “supportive” roles in cancer development and/or progression. This work was supported by grants from the CIHR (MOP‐93799) and CCSRI (700586).
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,033 | 0,016 |
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 ».