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Enregistrement W2499500444 · doi:10.1158/1538-7445.am2016-4445

Abstract 4445: The estrogen related receptor alpha regulates one carbon metabolism and DNA methylation

2016· article· en· W2499500444 sur OpenAlexaff
Mathieu Vernier, Étienne Audet‐Walsh, Ingrid S. Tam, Geneviève Deblois, Vincent Giguère

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEpigenetics and DNA Methylation
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDNA methylationEpigeneticsDNA methyltransferaseDNMT1MethyltransferaseBiologyMethylationEstrogen receptorEstrogen receptor alphaMolecular biologyCancer researchGene expressionGeneticsDNACancerGeneBreast cancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Besides genetic alterations, epigenetic mechanisms such as DNA methylation are implicated in the acquisition of malignant phenotype, and thus, the use of epigenetic drugs is a promising strategy for anti-cancer therapy. DNA methylation is the process by which DNA methyltransferase enzymes (DNMT) add methyl groups to cytosines, using S-adenosine methionine (SAM) as a methyl donor.Therefore, this process relies both on the expression of the DNMTs and on the availability of SAM, which is a component of the one carbon metabolism pathway. In the context of breast cancer, cell metabolism is tightly regulated by the orphan nuclear receptor estrogen-related receptor alpha (ERRa) and thus, we wondered whether ERRa could regulate SAM levels and, by extension, DNA methylation. By analyzing chromatin immunoprecipitation experiments followed by DNA sequencing (ChIP-seq) of ERRa conducted in different breast cancer cell lines, we discovered that ERRa is located on the promoter of many genes implicated in one carbon metabolism. Inhibition of ERRa by RNA interference or with the chemical inhibitor C29 modified the mRNA levels of these genes and induced changes in SAM levels. Interestingly, we also observed ERRa binding on the promoter of DNMT1 and genetic and pharmacological inhibition of ERRa reduced DNMT1 expression at the mRNA and protein levels. Altogether, these changes ultimately decreased global DNA methylation in breast cancer cell lines, suggesting that ERRa is a major driver of this epigenetic mechanism. Surprisingly, genetic inhibition of DNMT1 or treatment with the DNMT inhibitor (DNMTi) SGI-1027 reduced the protein levels of ERRa in these cells, unraveling the existence of a feedback loop between these two pathways. Therefore, we explored whether treating breast cancer cells with a combination of C29 and SGI-1027 would represent a good therapeutic approach. We treated breast cancer cells with a given concentration of C29 and increased concentrations of SGI-1027 for 24h and observed that C29 highly sensitized these cells to the DNMTi. Further investigations on xenograft models will be conducted to validate these results in vivo and next-generation sequencing will be performed in the context of ERRa inhibition to study the global DNA methylation alterations and the consequences on gene expression. In conclusion, we have uncovered a novel crosstalk between cell metabolism and epigenetics that lead to a better understanding of the regulation of these events and their influence on cancer cell biology and drug sensitivity. We propose that targeting these two pathways with a combination therapy possesses great therapeutic potential for breast cancer and may be efficacious in other cancers as well. Citation Format: Mathieu Vernier, Etienne Audet-Walsh, Ingrid Tam, Geneviève Deblois, Vincent Giguère. The estrogen related receptor alpha regulates one carbon metabolism and DNA methylation. [abstract]. In: Proceedings of the 107th Annual Meeting of the American Association for Cancer Research; 2016 Apr 16-20; New Orleans, LA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2016;76(14 Suppl):Abstract nr 4445.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0090,002

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,304 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2016
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