Genomic alterations underlie a pan-cancer metabolic shift associated with tumour hypoxia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Altered metabolism is a hallmark of cancer. However, the role of genomic changes in metabolic genes driving the tumour metabolic shift remains to be elucidated. Here, we have investigated the genomic and transcriptomic changes underlying this shift across ten different cancer types. RESULTS: A systematic pan-cancer analysis of 6538 tumour/normal samples covering ten major cancer types identified a core metabolic signature of 44 genes that exhibit high frequency somatic copy number gains/amplifications (>20 % cases) associated with increased mRNA expression (ρ > 0.3, q < 10(-3)). Prognostic classifiers using these genes were confirmed in independent datasets for breast and kidney cancers. Interestingly, this signature is strongly associated with hypoxia, with nine out of ten cancer types showing increased expression and five out of ten cancer types showing increased gain/amplification of these genes in hypoxic tumours (P ≤ 0.01). Further validation in breast and colorectal cancer cell lines highlighted squalene epoxidase, an oxygen-requiring enzyme in cholesterol biosynthesis, as a driver of dysregulated metabolism and a key player in maintaining cell survival under hypoxia. CONCLUSIONS: This study reveals somatic genomic alterations underlying a pan-cancer metabolic shift and suggests genomic adaptation of these genes as a survival mechanism in hypoxic tumours.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».