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Enregistrement W3010684860 · doi:10.1038/s41467-020-15104-3

Cancer associated fibroblast FAK regulates malignant cell metabolism

2020· article· en· W3010684860 sur OpenAlexfundno aff
Fevzi Demircioglu, Jun Wang, Juliana Candido, Ana S.H. Costa, Pedro Casado, Beatriz de Luxán‐Delgado, Louise E. Reynolds, Jesús Gómez-Escudero, Emma Newport, Vinothini Rajeeve, Ann‐Marie Baker, Marina Roy-Luzarraga, Trevor A. Graham, Julie Foster, Yu Wang, James J. Campbell, Rajinder Singh, Penglie Zhang, Thomas J. Schall, Frances R. Balkwill, Jane Sosabowski, Pedro R. Cutillas, Christian Frezza, Patricia Sancho, Kairbaan Hodivala‐Dilke

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePeptidase Inhibition and Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstituto de Salud Carlos IIIMedical Research CouncilBiotechnology and Biological Sciences Research CouncilRosetrees TrustCancer Research UKWellcome TrustWorldwide Cancer ResearchFrancis Crick InstituteQueen Mary University of LondonNational Centre for the Replacement, Refinement and Reduction of Animals in ResearchMcGill University
Mots-clésCancerFibroblastCell metabolismCancer researchCell biologyCellBiologyComputational biologyBiochemistryCell cultureGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Emerging evidence suggests that cancer cell metabolism can be regulated by cancer-associated fibroblasts (CAFs), but the mechanisms are poorly defined. Here we show that CAFs regulate malignant cell metabolism through pathways under the control of FAK. In breast and pancreatic cancer patients we find that low FAK expression, specifically in the stromal compartment, predicts reduced overall survival. In mice, depletion of FAK in a subpopulation of CAFs regulates paracrine signals that increase malignant cell glycolysis and tumour growth. Proteomic and phosphoproteomic analysis in our mouse model identifies metabolic alterations which are reflected at the transcriptomic level in patients with low stromal FAK. Mechanistically we demonstrate that FAK-depletion in CAFs increases chemokine production, which via CCR1/CCR2 on cancer cells, activate protein kinase A, leading to enhanced malignant cell glycolysis. Our data uncover mechanisms whereby stromal fibroblasts regulate cancer cell metabolism independent of genetic mutations in cancer cells.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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)0,0010,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,277 · 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

Citations167
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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