Metformin and Rapamycin Reduce Pancreatic Cancer Growth in Obese Prediabetic Mice by Distinct MicroRNA-Regulated Mechanisms
Notice bibliographique
Résumé
Metformin treatment is associated with a decreased risk and better prognosis of pancreatic cancer (PC) in patients with type 2 diabetes, but the mechanism of metformin's PC growth inhibition in the context of a prediabetic state is unknown. We used a Panc02 pancreatic tumor cell transplant model in diet-induced obese (DIO) C57BL/6 mice to compare the effects of metformin and the direct mammalian target of rapamycin (mTOR) inhibitor rapamycin on PC growth, glucose regulation, mTOR pathway signaling, and candidate microRNA (miR) expression. In DIO/prediabetic mice, metformin and rapamycin significantly reduced pancreatic tumor growth and mTOR-related signaling. The rapamycin effects centered on decreased mTOR-regulated growth and survival signaling, including increased expression of let-7b and cell cycle-regulating miRs. Metformin (but not rapamycin) reduced glucose and insulin levels and expression of miR-34a and its direct targets Notch, Slug, and Snail. Metformin also reduced the number and size of Panc02 tumor spheres in vitro and inhibited the expression of Notch in spheroids. Our results suggest that metformin and rapamycin can both inhibit pancreatic tumor growth in obese, prediabetic mice through shared and distinct mechanisms. Metformin and direct mTOR inhibitors, alone or possibly in combination, represent promising intervention strategies for breaking the diabetes-PC link.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».