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Enregistrement W2974971672 · doi:10.1038/s41467-019-12298-z

High-fat diet fuels prostate cancer progression by rewiring the metabolome and amplifying the MYC program

2019· article· en· W2974971672 sur OpenAlexafffund
David P. Labbé, Giorgia Zadra, Meng Yang, Jaime M. Reyes, Charles Y. Lin, Stefano Cacciatore, Ericka M. Ebot, Amanda L. Creech, Francesca Giunchi, Michelangelo Fiorentino, Habiba Elfandy, Sudeepa Syamala, Edward D. Karoly, Mohammed Alshalalfa, Nicholas Erho, Ashley E. Ross, Edward M. Schaeffer, Ewan A. Gibb, Mandeep Takhar, Robert B. Den, Jonathan Lehrer, R. Jeffrey Karnes, Stephen J. Freedland, Elai Davicioni, Daniel E. Spratt, Leigh Ellis, Jacob D. Jaffe, Anthony V. D’Amico, Philip W. Kantoff, James E. Bradner, Lorelei A. Mucci, Jorge E. Chavarro, Massimo Loda, Myles Brown

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer, Lipids, and Metabolism
Établissements canadiensDecipher Biosciences (Canada)McGill University Health Centre
Organismes subventionnairesDOD Prostate Cancer Research ProgramCancer Research SocietyCancer Prevention and Research Institute of TexasAlexander and Margaret Stewart TrustDana-Farber Cancer InstituteNational Cancer InstituteNational Institutes of HealthProstate Cancer FoundationNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Heart, Lung, and Blood InstituteU.S. Department of Defense
Mots-clésProstate cancerProstateCancer researchMetabolomeCancerTumor progressionInternal medicineBiologyHistoneEndocrinologyMedicineGeneGeneticsMetabolite

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Systemic metabolic alterations associated with increased consumption of saturated fat and obesity are linked with increased risk of prostate cancer progression and mortality, but the molecular underpinnings of this association are poorly understood. Here, we demonstrate in a murine prostate cancer model, that high-fat diet (HFD) enhances the MYC transcriptional program through metabolic alterations that favour histone H4K20 hypomethylation at the promoter regions of MYC regulated genes, leading to increased cellular proliferation and tumour burden. Saturated fat intake (SFI) is also associated with an enhanced MYC transcriptional signature in prostate cancer patients. The SFI-induced MYC signature independently predicts prostate cancer progression and death. Finally, switching from a high-fat to a low-fat diet, attenuates the MYC transcriptional program in mice. Our findings suggest that in primary prostate cancer, dietary SFI contributes to tumour progression by mimicking MYC over expression, setting the stage for therapeutic approaches involving changes to the diet.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

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)0,0020,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,306 · 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

Citations182
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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