A Supplemented High-Fat Low-Carbohydrate Diet for the Treatment of Glioblastoma
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Dysregulated energetics coupled with uncontrolled proliferation has become a hallmark of cancer, leading to increased interest in metabolic therapies. Glioblastoma (GB) is highly malignant, very metabolically active, and typically resistant to current therapies. Dietary treatment options based on glucose deprivation have been explored using a restrictive ketogenic diet (KD), with positive anticancer reports. However, negative side effects and a lack of palatability make the KD difficult to implement in an adult population. Hence, we developed a less stringent, supplemented high-fat low-carbohydrate (sHFLC) diet that mimics the metabolic and antitumor effects of the KD, maintains a stable nutritional profile, and presents an alternative clinical option for diverse patient populations. EXPERIMENTAL DESIGN: The dietary paradigm was tested in vitro and in vivo, utilizing multiple patient-derived gliomasphere lines. Cellular proliferation, clonogenic frequency, and tumor stem cell population effects were determined in vitro using the neurosphere assay (NSA). Antitumor efficacy was tested in vivo in preclinical xenograft models and mechanistic regulation via the mTOR pathway was explored. RESULTS: Reducing glucose in vitro to physiologic levels, coupled with ketone supplementation, inhibits proliferation of GB cells and reduces tumor stem cell expansion. In vivo, while maintaining animal health, the sHFLC diet significantly reduces the growth of tumor cells in a subcutaneous model of tumor progression and increases survival in an orthotopic xenograft model. Dietary-mediated anticancer effects correlate with the reduction of mTOR effector expression. CONCLUSIONS: We demonstrate that the sHFLC diet is a viable treatment alternative to the KD, and should be considered for clinical testing. Clin Cancer Res; 22(10); 2482-95. ©2015 AACR.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».