Carnitine palmitoyltransferase 1C promotes cell survival and tumor growth under conditions of metabolic stress
Notice bibliographique
Résumé
Tumor cells gain a survival/growth advantage by adapting their metabolism to respond to environmental stress, a process known as metabolic transformation. The best-known aspect of metabolic transformation is the Warburg effect, whereby cancer cells up-regulate glycolysis under aerobic conditions. However, other mechanisms mediating metabolic transformation remain undefined. Here we report that carnitine palmitoyltransferase 1C (CPT1C), a brain-specific metabolic enzyme, may participate in metabolic transformation. CPT1C expression correlates inversely with mammalian target of rapamycin (mTOR) pathway activation, contributes to rapamycin resistance in murine primary tumors, and is frequently up-regulated in human lung tumors. Tumor cells constitutively expressing CPT1C show increased fatty acid (FA) oxidation, ATP production, and resistance to glucose deprivation or hypoxia. Conversely, cancer cells lacking CPT1C produce less ATP and are more sensitive to metabolic stress. CPT1C depletion via siRNA suppresses xenograft tumor growth and metformin responsiveness in vivo. CPT1C can be induced by hypoxia or glucose deprivation and is regulated by AMPKα. Cpt1c-deficient murine embryonic stem (ES) cells show sensitivity to hypoxia and glucose deprivation and altered FA homeostasis. Our results indicate that cells can use a novel mechanism involving CPT1C and FA metabolism to protect against metabolic stress. CPT1C may thus be a new therapeutic target for the treatment of hypoxic tumors.
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 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 ».