Repression of LKB1 by <i>miR-17∼92</i> sensitizes <i>MYC</i> -dependent lymphoma to biguanide treatment
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Cancer cells display metabolic plasticity to survive metabolic and energetic stresses in the tumor microenvironment, prompting the need for tools to target tumor metabolism. Cellular adaptation to energetic stress is coordinated in part by signaling through the Liver Kinase B1 (LKB1)-AMP-activated protein kinase (AMPK) pathway. Reducing LKB1-AMPK signaling exposes metabolic vulnerabilities in tumor cells with potential for therapeutic targeting. Here we describe that miRNA-mediated silencing of LKB1 (mediated by the oncogenic miRNA cluster miR-17∼92 ) confers sensitivity of lymphoma cells to mitochondrial inhibition by biguanides. Using both classic (phenformin) and novel (IM156) biguanides, we demonstrate that Myc + lymphoma cells with elevated miR-17∼92 expression display increased sensitivity to biguanide treatment both in cell viability assays in vitro and tumor growth assays in vivo . This increased biguanide sensitivity is driven by miR-17 -dependent silencing of LKB1, which results in reduced AMPK activation in response to bioenergetic stress. Mechanistically, biguanide treatment inhibits TCA cycle metabolism and mitochondrial respiration in miR-17∼92 -expressing tumor cells, targeting their metabolic vulnerability. Finally, we demonstrate a direct correlation between miR-17∼92 expression and biguanide sensitivity in human cancer cells. Our results identify miR-17∼92 expression as a potential biomarker for biguanide sensitivity in hematological malignancies and solid tumors. One Sentence Summary miR-17∼92 expression in Myc + tumors sensitizes cancer cells to biguanide treatment by disrupting bioenergetic stability in lymphoma cells.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».