MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2603709537 · doi:10.1158/1538-7445.transcontrol16-a31

Abstract A31: eIF4F links translation to energy stress response in cancer

2017· article· en· W2603709537 sur OpenAlexaff
Laura Hulea, Marie Cargnello, Simon‐Pierre Gravel, Young Kyuen Im, Shannon McLaughlan, Yunhua Zhao, Jenna Ching, Yutian Cai, Ola Larsson, Michael Ohh, Josie Ursini‐Siegel, Julie St‐Pierre, Michaël Pollak, Ivan Topisirović

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer, Hypoxia, and Metabolism
Établissements canadiensUniversity of TorontoBritish Columbia Institute of TechnologyMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCancerCancer cellBiologymTORC1KinaseCancer researchIntegrated stress responsePI3K/AKT/mTOR pathwayCarcinogenesisTranslational efficiencyTranslation (biology)Cell biologySignal transductionGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Protein synthesis is one of the most energy consuming process in the cell. Oncogenic kinases (e.g. EGFR/HER2, BCR/ABL and BRAF) play a central role in reprogramming translation and energy metabolism in neoplasia, whereby cancer cells must provide sufficient ATP to support increased levels of protein synthesis required for neoplastic growth. The downstream mechanisms that link translational machinery and energy homeostasis in cancer, however, remain largely unknown. We found that widely used anti-diabetics (biguanides) abrogate adaptations to EGFR/HER2 inhibitor-induced energetic stress, which results in synergistic anti-neoplastic effects both in vitro and in vivo. In turn, breast cancer cells in which 4E-BP1/2 expression was abrogated by CRISPR were partially resistant to the combination of EGFR/HER2 inhibitors and biguanides. This was paralleled by the inability of the drugs to inhibit the eIF4F complex assembly and translation of mRNAs encoding important metabolic regulators including those involved in serine biogenesis (PHGDH, PSAT1) and one carbon metabolism (MTHFD1L). Comparable results were observed when BRAF and BCR/ABL inhibitors were combined with biguanides, which suggests that translational regulation of metabolic genes via the mTORC1/4E-BE/eIF4E pathway plays a major role in energy stress response in cancer. Together our findings demonstrate that the eIF4F complex is an important mediator of metabolic adaptation in response to the combination of biguanides and clinically-used kinase inhibitors and suggest that the efficiency of such anti-cancer strategies are dependent on the integrity of the translation initiation machinery. Citation Format: Laura Hulea, Marie Cargnello, Simon-Pierre Gravel, Young Im, Shannon McLaughlan, Yunhua Zhao, Jenna Ching, Yutian Cai, Ola Larsson, Michael Ohh, Josie Ursini-Siegel, Julie St-Pierre, Michael Pollak, Ivan Topisirovic. eIF4F links translation to energy stress response in cancer. [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference on Translational Control of Cancer: A New Frontier in Cancer Biology and Therapy; 2016 Oct 27-30; San Francisco, CA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2017;77(6 Suppl):Abstract nr A31.

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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,085
Tête enseignante GPT0,427
Écart entre enseignants0,342 · 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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCancer Research→Même sujetCancer, Hypoxia, and Metabolism→Travaux en français237 207→