Abstract IA05: The role of glucose and lipid metabolism in growth and survival of cancer cells
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aberrant metabolism has been found to be central to oncogenic transformation. Shifting metabolic pathways to favor macromolecule biosynthesis, for example de novo lipogenesis, while maintain energy production is integral to cell growth and proliferation. Alterations in metabolic activity have emerged as one of the features of cancer cells and many oncogenic signaling pathways directly regulate the activity of metabolic processes. We have investigated the involvement of metabolic processes in the proliferation and survival of cancer cells using gene expression analysis and functional genomics. These strategies have identified metabolic alterations in cancer and highlighted selective dependencies within the glucose and lipid metabolism that support growth and survival of cancer cells. Our results demonstrate that regulation of SREBP-dependent lipid synthesis by the Akt/mTORC1 signaling axis is required for the growth and survival of cancer cells. Disruption of SREBP resulted in altered lipid composition, mitochondrial dysfunction and oxidative stress leading to the engagement of the unfolded protein response pathway (UPR), induction of apoptosis and reduced tumor growth. Importantly, activation of fatty acid desaturation through enhanced expression of stearoyl-CoA desaturase (SCD) was identified as an essential function of SREBP downstream of the Akt/mTORC1 pathway. We also found evidence that some SREBP target genes are deregulated in cancer and that SREBP and SCD are essential to support cancer cell survival under metabolically compromised conditions. Citation Format: Barrie Peck, Caroline A. Lewis, Almut Schulze. The role of glucose and lipid metabolism in growth and survival of cancer cells. [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference: Targeting the PI3K-mTOR Network in Cancer; Sep 14-17, 2014; Philadelphia, PA. Philadelphia (PA): AACR; Mol Cancer Ther 2015;14(7 Suppl):Abstract nr IA05.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».