A computational study of the Warburg effect identifies metabolic targets inhibiting cancer migration
Notice bibliographique
Résumé
Over the last decade, the field of cancer metabolism has mainly focused on studying the role of tumorigenic metabolic rewiring in supporting cancer proliferation. Here, we perform the first genome-scale computational study of the metabolic underpinnings of cancer migration. We build genome-scale metabolic models of the NCI-60 cell lines that capture the Warburg effect (aerobic glycolysis) typically occurring in cancer cells. The extent of the Warburg effect in each of these cell line models is quantified by the ratio of glycolytic to oxidative ATP flux (AFR), which is found to be highly positively associated with cancer cell migration. We hence predicted that targeting genes that mitigate the Warburg effect by reducing the AFR may specifically inhibit cancer migration. By testing the anti-migratory effects of silencing such 17 top predicted genes in four breast and lung cancer cell lines, we find that up to 13 of these novel predictions significantly attenuate cell migration either in all or one cell line only, while having almost no effect on cell proliferation. Furthermore, in accordance with the predictions, a significant reduction is observed in the ratio between experimentally measured ECAR and OCR levels following these perturbations. Inhibiting anti-migratory targets is a promising future avenue in treating cancer since it may decrease cytotoxic-related side effects that plague current anti-proliferative treatments. Furthermore, it may reduce cytotoxic-related clonal selection of more aggressive cancer cells and the likelihood of emerging resistance.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».