PTP1B Deficiency Enables the Ability of a High-Fat Diet to Drive the Invasive Character of PTEN-Deficient Prostate Cancers
Notice bibliographique
Résumé
Diet affects the risk and progression of prostate cancer, but the interplay between diet and genetic alterations in this disease is not understood. Here we present genetic evidence in the mouse showing that prostate cancer progression driven by loss of the tumor suppressor Pten is mainly unresponsive to a high-fat diet (HFD), but that coordinate loss of the protein tyrosine phosphatase Ptpn1 (encoding PTP1B) enables a highly invasive disease. Prostate cancer in Pten(-/-)Ptpn1(-/-) mice was characterized by increased cell proliferation and Akt activation, interpreted to reflect a heightened sensitivity to IGF-1 stimulation upon HFD feeding. Prostate-specific overexpression of PTP1B was not sufficient to initiate prostate cancer, arguing that it acted as a diet-dependent modifier of prostate cancer development in Pten(-/-) mice. Our findings offer a preclinical rationale to investigate the anticancer effects of PTP1B inhibitors currently being studied clinically for diabetes treatment as a new modality for management of prostate cancer. Cancer Res; 76(11); 3130-5. ©2016 AACR.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».