Differential sensitivities to lactate transport inhibitors of breast cancer cell lines
Notice bibliographique
Résumé
The tumour microenvironment is known to be acidic due to high glycolytic rates of tumour cells. Monocarboxylate transporters (MCTs) play a role in extracellular acidification, which is widely known to be involved in tumour progression. Recently, we have described the upregulation of MCT1 in breast carcinomas and its association with poor prognostic variables. Thus, we aimed to evaluate the effect of lactate transport inhibition in human breast cancer cell lines. The effects of α-cyano-4-hydroxycinnamate, quercetin and lonidamine on cell viability, metabolism, proliferation, apoptosis, migration and invasion were assessed in a panel of different breast cancer cell lines. MCT1, MCT4 and CD147 were differently expressed among the breast cancer cell lines and, as expected, different sensitivities were observed for the three inhibitors. Interestingly, in the most sensitive cell lines, lactate transport inhibition induced a decrease in cell proliferation, migration and invasion, as well as an increase in cell death. Results were validated by silencing MCT1 expression using siRNA. The results obtained here support targeting of lactate transport as a strategy to treat breast cancer, with a special emphasis on the basal-like subtype, which so far does not have a specific molecular therapy.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».