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Enregistrement W2857003993 · doi:10.1101/365528

Metabolic adaptability in metastatic breast cancer by AKR1B10-dependent balancing of glycolysis and fatty acid oxidation

2018· preprint· en· W2857003993 sur OpenAlexaff
Antoinette van Weverwijk, Nikos Koundouros, Marjan Iravani, Matthew Ashenden, Qiong Gao, George Poulogiannis, Ute Jungwirth, Clare M. Isacke

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2018
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAldose Reductase and Taurine
Établissements canadiensInstitute of Cancer Research
Organismes subventionnairesNational Institute for Health and Care ResearchCancer Research UK
Mots-clésBeta oxidationGlycolysisMetastasisCancer researchFatty acid metabolismOxidative phosphorylationBiologyFatty acidIn vivoCancer cellCancerGlucose uptakeDiseaseMetabolismBiochemistryEndocrinologyInternal medicineMedicineInsulinBiotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The different stages of the metastatic cascade present distinct metabolic challenges to tumour cells and an altered tumour metabolism associated with successful metastatic colonisation provides a therapeutic vulnerability in disseminated disease. We identify the aldo-keto reductase AKR1B10 as a metastasis enhancer that has little impact on primary tumour growth or dissemination but promotes effective tumour growth in secondary sites and, in human disease, is associated with an increased risk of distant metastatic relapse. AKR1B10 High tumour cells have reduced glycolytic capacity and dependency on glucose as fuel source but increased utilisation of fatty acid oxidation. Conversely, in both 3D tumour spheroid assays and in vivo metastasis assays, inhibition of fatty acid oxidation blocks AKR1B10 High -enhanced metastatic colonisation with no impact on AKR1B10 Low cells. Finally, mechanistic analysis supports a model in which AKR1B10 serves to limit the toxic side effects of oxidative stress thereby sustaining fatty acid oxidation in metabolically challenging metastatic environments.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,101
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 enseignants0,220 · 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.

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

Citations12
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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