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Enregistrement W2325424191 · doi:10.1016/j.celrep.2016.03.020

Tumor-Induced Hyperlipidemia Contributes to Tumor Growth

2016· article· en· W2325424191 sur OpenAlexafffund
Jianfeng Huang, Lena Li, Jihong Lian, Silvia Schauer, Paul Vesely, Dagmar Kratky, Gerald Höefler, Richard Lehner

Notice bibliographique

RevueCell Reports · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer, Lipids, and Metabolism
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesFaculty of Medicine and Dentistry, University of AlbertaEuropean Research CouncilCanadian Institutes of Health ResearchAustrian Science FundWomen and Children's Health Research Institute
Mots-clésHyperlipidemiaVery low-density lipoproteinEndocrinologyLDL receptorInternal medicineBiologyCarcinogenesisCholesterolLipid metabolismLipoproteinCancer researchPancreatic cancerCancerMedicineDiabetes mellitus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The known link between obesity and cancer suggests an important interaction between the host lipid metabolism and tumorigenesis. Here, we used a syngeneic tumor graft model to demonstrate that tumor development influences the host lipid metabolism. BCR-Abl-transformed precursor B cell tumors induced hyperlipidemia by stimulating very low-density lipoprotein (VLDL) production and blunting VLDL and low-density lipoprotein (LDL) turnover. To assess whether tumor progression was dependent on tumor-induced hyperlipidemia, we utilized the VLDL production-deficient mouse model, carboxylesterase3/triacylglycerol hydrolase (Ces3/TGH) knockout mice. In Ces3/Tgh(-/-) tumor-bearing mice, plasma triglyceride and cholesterol levels were attenuated. Importantly tumor weight was reduced in Ces3/Tgh(-/-) mice. Mechanistically, reduced tumor growth in Ces3/Tgh(-/-) mice was attributed to reversal of tumor-induced PCSK9-mediated degradation of hepatic LDLR and decrease of LDL turnover. Our data demonstrate that tumor-induced hyperlipidemia encompasses a feed-forward loop that reprograms hepatic lipoprotein homeostasis in part by providing LDL cholesterol to support tumor growth.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,388
Score d'incertitude au seuil0,590

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,221 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations103
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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