Abstract B14: Targeting amino acid transport to block mTORC1 and cell cycle in prostate cancer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Amino acids such as leucine and glutamine are important for tumor cell growth, mTORC1 activation, cell cycle and cellular metabolism. As such, amino acid transporters such as LAT1, LAT3 and ASCT2 are commonly upregulated in a variety of cancers1-3. The amino acid transporter ASCT2 (SLC1A5) mediates uptake of glutamine in cancer cells, working together with leucine transporters such as LAT1 and LAT3. We have recently reported that ASCT2 and LAT1 are significantly upregulated in melanoma, and that ASCT2 inhibition significantly decreases glutamine uptake, cell growth, cell cycle and mTORC1 pathway activation1. Furthermore, we have previously shown that both LAT3 and ASCT2 expression are regulated by the androgen receptor in prostate cancer2,3. In this current study we further examine ASCT2 expression levels in prostate cancer, and target ASCT2-mediated glutamine uptake in order to inhibit mTORC1 pathway, metabolism and cell growth. Results: We have used immunohistochemistry on prostate cancer tissue microarrays to show that ASCT2 protein is highly expressed in primary prostate cancer. Interestingly, levels decreased after neoadjuvant hormone therapy, before returning to pretreatment levels in recurrent disease. Blocking ASCT2 function using the amino acid analogue benzylserine led to a significant reduction in glutamine uptake, metabolism (oxygen consumption rate, glutamine oxidation and lipogenesis), cell cycle progression, mTORC1 pathway activation and cell growth. Furthermore, shRNA-mediated ASCT2 knockdown in vitro and in vivo (PC-3 prostate cancer cell xenografts) led to a significant reduction in cell/tumor growth. Conclusions: Amino acid uptake mediated by ASCT2 is essential for multiple cancer cell pathways including mTORC1 signaling and metabolism. As such, ASCT2 targeted therapies are an effective means of inhibiting cellular energy, protein synthesis and cell growth in prostate cancer. References: 1Wang Q, Beaumont KA, Otte NJ, Font J, Bailey CG, van Geldermalsen M, Sharp DM, Tiffen JC, Ryan RM, Jormakka M, Haass NK, Rasko JEJ, Holst J. Targeting glutamine transport to suppress melanoma cell growth. Int J Cancer 135(5):1060-71, 2014 2Wang Q, Tiffen J, Bailey CG, Lehman ML, Ritchie W, Fazli L, Metierre C, Feng Y, Li E, Gleave M, Buchanan G, Nelson CC, Rasko JEJ and Holst J. Targeting amino acid transport in metastatic castration-resistant prostate cancer: Effects on cell cycle, cell growth and tumor development. J Natl Cancer Inst 105(19):1463-73, 2013 3Wang Q, Bailey CG, Ng C, Tiffen J, Thoeng A, Minhas V, Lehman ML, Hendy SC, Buchanan G, Nelson CC, Rasko JEJ and Holst J. Androgen receptor and nutrient signaling pathways coordinate the demand for increased amino acid transport in prostate cancer progression. Cancer Res 71(24):7525-36, 2011. Citation Format: Qian Wang, Rae-Anne Hardie, Andrew Hoy, Ladan Fazli, Charles Bailey, John EJ Rasko, Jeff Holst. Targeting amino acid transport to block mTORC1 and cell cycle in prostate cancer. [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 B14.
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 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 ».