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Enregistrement W1970005961 · doi:10.1073/pnas.0910258107

Dysregulation of the mevalonate pathway promotes transformation

2010· article· en· W1970005961 sur OpenAlexafffund
James W. Clendening, Aleks Pandyra, Paul C. Boutros, Samah El Ghamrasni, Fereshteh Khosravi, Grace A. Trentin, Աննա Մարտիրոսյան, Anne Hakem, Razqallah Hakem, Igor Jurišica, Linda Z. Penn

Notice bibliographique

RevueProceedings of the National Academy of Sciences · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer, Lipids, and Metabolism
Établissements canadiensUniversity of TorontoOntario Institute for Cancer Research
Organismes subventionnairesCanada Research ChairsLeukemia and Lymphoma Society of CanadaUniversity of PennsylvaniaOntario Institute for Cancer ResearchCanadian Institutes of Health ResearchLeukemia and Lymphoma Society
Mots-clésMevalonate pathwayBiologyEctopic expressionCancer researchCarcinogenesisCancerCell biologyGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The importance of cancer metabolism has been appreciated for many years, but the intricacies of how metabolic pathways interconnect with oncogenic signaling are not fully understood. With a clear understanding of how metabolism contributes to tumorigenesis, we will be better able to integrate the targeting of these fundamental biochemical pathways into patient care. The mevalonate (MVA) pathway, paced by its rate-limiting enzyme, hydroxymethylglutaryl coenzyme A reductase (HMGCR), is required for the generation of several fundamental end-products including cholesterol and isoprenoids. Despite years of extensive research from the perspective of cardiovascular disease, the contribution of a dysregulated MVA pathway to human cancer remains largely unexplored. We address this issue directly by showing that dysregulation of the MVA pathway, achieved by ectopic expression of either full-length HMGCR or its novel splice variant, promotes transformation. Ectopic HMGCR accentuates growth of transformed and nontransformed cells under anchorage-independent conditions or as xenografts in immunocompromised mice and, importantly, cooperates with RAS to drive the transformation of primary mouse embryonic fibroblasts cells. We further explore whether the MVA pathway may play a role in the etiology of human cancers and show that high mRNA levels of HMGCR and additional MVA pathway genes correlate with poor prognosis in a meta-analysis of six microarray datasets of primary breast cancer. Taken together, our results suggest that HMGCR is a candidate metabolic oncogene and provide a molecular rationale for further exploring the statin family of HMGCR inhibitors as anticancer agents.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,253 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations411
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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