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Enregistrement W3124490460 · doi:10.71781/26795

New roles for PGC-1α in diet-associated liver cancer and hepatic inflammation

2019· dissertation· en· W3124490460 sur OpenAlexfundno aff
Mélissa Léveillé

Notice bibliographique

RevuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2019
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCholesterol and Lipid Metabolism
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéInternational Development Research Centre
Mots-clésInflammationCancerMedicineLiver cancerInternal medicineGastroenterology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le diabète et/ou l’obésité sont associés à la stéatose hépatique non-alcoolique (SHNA). Cette maladie du foie affecte environ un tiers de la population nord-américaine. Elle peut progresser vers un stade d’inflammation, de stress oxydatif et de fibrose appelé la stéatohépatite pouvant éventuellement entraîner le développement d’un cancer primitif du foie comme le carcinome hépatocellulaire (CHC). Cependant, les mécanismes reliant la diète, les maladies métaboliques et le développement du cancer sont complexes et peu connus. Le coactivateur transcriptionnel PGC-1α est un important régulateur du métabolisme énergétique de la cellule et la perte de ce dernier mène à un métabolisme nutritionnel inefficace, ainsi qu’à des défauts mitochondriaux importants. Fait intéressant, une réduction de PGC-1α est retrouvée chez les patients atteints de la maladie du foie gras non-alcoolique (SHNA) et du carcinome hépatocellulaire (HCC). Nous avons précédemment démontré qu’une réduction de PGC- 1α dans le foie murin en combinaison avec une diète obésogène peut provoquer l’apparition de la stéatohépatite. Cependant, le rôle causal de PGC-1α dans le cancer du foie associé à la diète demeure inconnu. Ensuite, un variant génétique de PGC-1α (SNP rs8192678) modifie un résidu glycine en sérine à la position 482 (PGC-1α G482S) chez l’humain et mène à une perte de stabilité protéique dans des cellules hépatiques humaines. Ce polymorphisme est associé au développement de maladies métaboliques, mais son impact sur le cancer demeure inconnu. Enfin, le gène de PGC-1α (PPARGC1A) est régulé par deux promoteurs (proximal et alternatif) donnant naissance à différents isoformes (PGC-1α1-4) de fonctions inconnues. L’action indépendante de ces variants pourrait fournir des indices quant au paradoxe entourant les recherches sur PGC-1α. Nous posons l’hypothèse principale que la perte d’expression de PGC-1α dans le foie favorise le développement du cancer hépatique en réponse à une diète riche en gras/fructose et à l’agent carcinogène diéthylnitrosamine. Dans cette thèse, nous montrons que la perte de PGC-1α favorise le développement du cancer du foie dans un modèle murin combinant une diète obésogène et un carcinogène hépatique. En effet, PGC-1α est nécessaire au maintien de l’expression du marqueur épithélial E-cadhérine et à la réponse cellulaire (apoptose, yH2AX) face aux dommages hépatiques. Nous montrons également que le variant G481 stabilise PGC-1α au niveau protéique et a un effet protecteur contre le cancer du foie chez la souris. Enfin, à l’aide d’expériences in vivo et in vitro nous montrons que la forme canonique PGC-1α1 et le variant PGC-1α4 exercent des rôles distincts sur la mort des cellules hépatiques en réponse à l’inflammation. En conclusion, cette thèse apporte de nouvelles connaissances sur les fonctions de PGC-1α au sein des complications hépatiques associées aux maladies métaboliques et inflammatoires.

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)0,001
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,190 · 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

Citations0
Publié2019
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