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Enregistrement W3148443492 · doi:10.18632/oncotarget.27910

Effect of cell microenvironment on the drug sensitivity of hepatocellular cancer cells

2021· article· en· W3148443492 sur OpenAlexaffabout
Bhaskar Bhattacharya, Daniel Q. Huang, Sarah Löw, Gim Hwa Tan, Min Ji Han, S Sekharjit Singh, Benny Tang, Sheng Chun Chang, Joey Sze Yun Lim, Mohd Feroz Mohd Omar, Yock Young Dan, Richie Soong

Notice bibliographique

RevueOncotarget · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer, Hypoxia, and Metabolism
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHepatocellular carcinomaTumor microenvironmentCancerHepatologyLiver cancerInternal medicineCancer researchOncology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

// Bhaskar Bhattacharya 1 , 2 , Daniel Q. Huang 3 , 4 , Sarah Hong Hui Low 1 , Gim Hwa Tan 1 , Min Ji Han 1 , 5 , Sanamerjit Singh 1 , 5 , Benny Tang 1 , 5 , Sheng Chun Chang 1 , 5 , Joey Sze Yun Lim 1 , 2 , Mohd Feroz Mohd Omar 1 , Yock Young Dan 3 , 4 and Richie Soong 1 , 2 , 3 1 Cancer Science Institute of Singapore, National University of Singapore, Singapore 2 Pascific Laboratories, Singapore 3 Department of Medicine, National University of Singapore, Singapore 4 Division of Gastroenterology and Hepatology, National University Health System, Singapore 5 Integrated Science, University of British Columbia, Vancouver, Canada Correspondence to: Richie Soong, email: mdcrcts@nus.edu.sg Bhaskar Bhattacharya, email: bhaskar@pascific.com Keywords: drug development; microenvironment; glycolysis Abbreviations: HCC: hepatocellular carcinoma; TCGA: The Cancer Genome Atlas Received: September 23, 2020     Accepted: February 19, 2021     Published: March 30, 2021 Copyright: © 2021 Bhattacharya et al. This is an open access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution License (CC BY 3.0), which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original author and source are credited. ABSTRACT The native hepatocellular cancer (HCC) microenvironment is characterized by more hypoxic, hypoglycemic, and acidic conditions than those used in standard cell culture. This study aimed to investigate whether HCC cells cultured in more native conditions have an altered phenotype and drug sensitivity compared to those cultured in standard conditions. Six HCC cell lines were cultured in “standard” (21% O 2 , 25 mM glucose) or more “native” (1% O 2 , 5 mM glucose, 10 mM lactate) conditions. Cells were assessed for growth rates, cell cycle distribution, relevant metabolite and protein levels, genome-wide gene expression, mitochondrial DNA sequence and sensitivity to relevant drugs. Many differences in cellular and molecular phenotypes and drug sensitivity were observed between the cells. HCC cells cultured in native conditions had slower doubling times, increased HK2 and GLUT, lower PHDA and ATP levels, and mutations in mitochondrial DNA. Thirty-one genes, including the hypoxia-associated NDRG1 , were differentially expressed between the cells. HCC patients in The Cancer Genome Atlas (TCGA) with tumors with a high score based on these 31 genes had a poorer prognosis than those with a low score ( p = 0.002). From 90 comparisons of drug sensitivity, increased resistance and sensitivity for cells cultured in native conditions was observed in 14 (16%) and 8 (9%) comparisons respectively. In conclusion, cells cultured in more native conditions can have a more glycolytic and aggressive phenotype and varied drug sensitivity to those cultured in standard conditions, and may provide new insights to understanding tumor biology and drug development.

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 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 enseignants0,119
Score d'incertitude au seuil0,411

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,208 · 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.

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

Citations6
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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