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Enregistrement W2090002637 · doi:10.1158/1535-7163.targ-09-b99

Abstract B99: Dysregulation of HMGCR and the mevalonate pathway in human cancers

2009· article· en· W2090002637 sur OpenAlexaff
Linda Z. Penn, James W. Clendening, Aleksandra A. Pandyra, Paul C. Boutros, Grace A. Trentin, Աննա Մարտիրոսյան, Suzanne Trudel, Igor Jurišica

Notice bibliographique

RevueMolecular Cancer Therapeutics · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer, Lipids, and Metabolism
Établissements canadiensAllergan (Canada)University Health NetworkOntario Institute for Cancer Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCarcinogenesisBiologyMevalonate pathwayCancer researchEctopic expressionCancerLovastatinStatinCell biologyGeneticsReductaseGeneEnzymeEndocrinologyCholesterolBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The importance of cancer metabolism has been appreciated for many years, but the intricacies of how metabolic pathways and oncogenic events overlap remains unclear. By understanding how metabolism contributes to tumorigenesis, we will be able to target these fundamental biochemical pathways and impact patient care. The mevalonate (MVA) pathway, paced by its rate-limiting enzyme, hydroxymethylglutaryl coenzyme A reductase (HMGCR), is a metabolic pathway required for the generation of a number of fundamental end-products including cholesterol and isoprenoids. Despite being subject to years of extensive research from the perspective of coronary artery disease, the contribution of the MBA pathway to human cancer remains largely unexplored. Intriguingly, we show that high mRNA levels of 5/6 MVA pathway genes, including HMGCR, correlate with poor prognosis in a meta-analysis of six large expression microarray datasets of primary breast cancer. Indeed, we show that deregulated expression of HMGCR, full-length or splice-variant, increases anchorage-independent growth and tumorigenesis of transformed cells when plated in soft agar or grown as xenografts, respectively. Moreover, we also show that ectopic expression of deregulated HMGCR drives tumorigenesis of non-transformed breast cells a well as normal murine myeloid progenitors. Advancing these studies to an independent tumor-type (multiple-myeloma), shows that loss of the classic feedback response to the blockbuster drugs known as statins, which inhibit HMGCR, further defines dysregulation of the MVA pathway. In addition, we show that this loss of feedback regulation distinguishes the subset of tumor cells that are highly sensitive to statin-induced apoptosis. Taken together, our results suggest that HMGCR is a candidate metabolic oncogene and provides molecular rationale for further exploring HMGCR inhibitors as anticancer agents. Citation Information: Mol Cancer Ther 2009;8(12 Suppl):B99.

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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,262 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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