PPARα agonist fenofibrate suppresses tumor growth through direct and indirect angiogenesis inhibition
Notice bibliographique
Résumé
Angiogenesis and inflammation are central processes through which the tumor microenvironment influences tumor growth. We have demonstrated recently that peroxisome proliferator-activated receptor (PPAR)alpha deficiency in the host leads to overt inflammation that suppresses angiogenesis via excess production of thrombospondin (TSP)-1 and prevents tumor growth. Hence, we speculated that pharmacologic activation of PPARalpha would promote tumor growth. Surprisingly, the PPARalpha agonist fenofibrate potently suppressed primary tumor growth in mice. This effect was not mediated by cancer-cell-autonomous antiproliferative mechanisms but by the inhibition of angiogenesis and inflammation in the host tissue. Although PPARalpha-deficient tumors were still susceptible to fenofibrate, absence of PPARalpha in the host animal abrogated the potent antitumor effect of fenofibrate. In addition, fenofibrate suppressed endothelial cell proliferation and VEGF production, increased TSP-1 and endostatin, and inhibited corneal neovascularization. Thus, both genetic abrogation of PPARalpha as well as its activation by ligands cause tumor suppression via overlapping antiangiogenic pathways. These findings reveal the potential utility of the well tolerated PPARalpha agonists beyond their use as lipid-lowering drugs in anticancer therapy. Our results provide a mechanistic rationale for evaluating the clinical benefits of PPARalpha agonists in cancer treatment, alone and in combination with other therapies.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».