Metformin Inhibits Mammalian Target of Rapamycin–Dependent Translation Initiation in Breast Cancer Cells
Notice bibliographique
Résumé
Metformin is used for the treatment of type 2 diabetes because of its ability to lower blood glucose. The effects of metformin are explained by the activation of AMP-activated protein kinase (AMPK), which regulates cellular energy metabolism. Recently, we showed that metformin inhibits the growth of breast cancer cells through the activation of AMPK. Here, we show that metformin inhibits translation initiation. In MCF-7 breast cancer cells, metformin treatment led to a 30% decrease in global protein synthesis. Metformin caused a dose-dependent specific decrease in cap-dependent translation, with a maximal inhibition of 40%. Polysome profile analysis showed an inhibition of translation initiation as metformin treatment of MCF-7 cells led to a shift of mRNAs from heavy to light polysomes and a concomitant increase in the amount of 80S ribosomes. The decrease in translation caused by metformin was associated with mammalian target of rapamycin (mTOR) inhibition, and a decrease in the phosphorylation of S6 kinase, ribosomal protein S6, and eIF4E-binding protein 1. The effects of metformin on translation were mediated by AMPK, as treatment of cells with the AMPK inhibitor compound C prevented the inhibition of translation. Furthermore, translation in MDA-MB-231 cells, which lack the AMPK kinase LKB1, and in tuberous sclerosis complex 2 null (TSC2(-/-)) mouse embryonic fibroblasts was unaffected by metformin, indicating that LKB1 and TSC2 are involved in the mechanism of action of metformin. These results show that metformin-mediated AMPK activation leads to inhibition of mTOR and a reduction in translation initiation, thus providing a possible mechanism of action of metformin in the inhibition of cancer cell growth.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
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 ».