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Enregistrement W3000250041 · doi:10.1101/2020.01.08.899609

Therapy-induced lipid uptake and remodeling underpin ferroptosis hypersensitivity in prostate cancer

2020· preprint· en· W3000250041 sur OpenAlexaff
Kaylyn D. Tousignant, Anja Rockstroh, Berwyck L. J. Poad, Ali Talebi, Reuben S. E. Young, Atefeh Taherian Fard, Rajesh Gupta, Tuo Zang, Chenwei Wang, Melanie Lehman, Johan Swinnen, Stephen J. Blanksby, Colleen C. Nelson, Martin C. Sadowski

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer, Lipids, and Metabolism
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesProstate Cancer Foundation of AustraliaMovember FoundationKU LeuvenAustralian GovernmentProstate Cancer Foundation
Mots-clésLipidomeGPX4LipidomicsCancer cellLipid peroxidationChemistryPolyunsaturated fatty acidEnzalutamideProstate cancerBiologyBiochemistryOxidative stressCell biologyFatty acidCancerAndrogen receptorGlutathione peroxidaseSuperoxide dismutase

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Metabolic reprograming, non-mutational epigenetic changes, increased cell plasticity and multidrug tolerance are early hallmarks of therapy resistance in cancer. In this temporary, therapy-tolerant state, cancer cells are highly sensitive to ferroptosis, a form of regulated cell death that is caused by oxidative stress through excess levels of iron-dependent peroxidation of polyunsaturated fatty acids (PUFA). However, mechanisms underpinning therapy-induced ferroptosis hypersensitivity remain to be elucidated. Methods We used quantitative single cell imaging of fluorescent metabolic probes, transcriptomics, proteomics and lipidomics to perform a longitudinal analysis of the adaptive response to androgen receptor-targeted therapies (androgen deprivation and enzalutamide) in prostate cancer (PCa). Results We discovered that cessation of cell proliferation and a robust reduction in bioenergetic processes were associated with multidrug tolerance and a strong accumulation of lipids. The gain in lipid biomass was fueled by enhanced lipid uptake through cargo non-selective (macropinocytosis, tunneling nanotubes) and cargo-selective mechanisms (lipid transporters), whereas de novo lipid synthesis was strongly reduced. Enzalutamide induced extensive lipid remodeling of all major phospholipid classes at the expense of storage lipids, leading to increased desaturation and acyl chain length of membrane lipids. The rise in membrane PUFA levels enhanced membrane fluidity and lipid peroxidation, causing hypersensitivity to glutathione peroxidase (GPX4) inhibition and ferroptosis. Combination treatments against AR and fatty acid desaturation, lipase activities or growth medium supplementation with antioxidants or PUFAs altered GPX4 dependence. Despite multidrug tolerance, PCa cells displayed an enhanced sensitivity to inhibition of lysosomal processing of exogenous lipids, highlighting an increased dependence on lipid uptake in the therapy-tolerant state. Conclusions Our work provides mechanistic insight into processes of lipid metabolism that underpin the acquisition of therapy-induced GPX4 dependence and ferroptosis hypersensitivity to standard of care therapies in PCa. It demonstrated novel strategies to suppress the therapy-tolerant state that may have potential to delay and combat resistance to androgen receptor-targeted therapies, a currently unmet clinical challenge of advanced PCa. Since enhanced GPX4 dependence is an adaptive phenotype shared by several types of cancer in response to different therapies, our work might have universal implications for our understanding of metabolic events that underpin resistance to cancer therapies.

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)0,000
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 enseignants0,217
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
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 recherche0,0010,001
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations10
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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