Resistance to different anthracycline chemotherapeutics elicits distinct and actionable primary metabolic dependencies in breast cancer
Notice bibliographique
Résumé
Chemotherapy resistance is a critical barrier in cancer treatment. Metabolic adaptations have been shown to fuel therapy resistance; however, little is known regarding the generality of these changes and whether specific therapies elicit unique metabolic alterations. Using a combination of metabolomics, transcriptomics, and functional genomics, we show that two anthracyclines, doxorubicin and epirubicin, elicit distinct primary metabolic vulnerabilities in human breast cancer cells. Doxorubicin-resistant cells rely on glutamine to drive oxidative phosphorylation and de novo glutathione synthesis, while epirubicin-resistant cells display markedly increased bioenergetic capacity and mitochondrial ATP production. The dependence on these distinct metabolic adaptations is revealed by the increased sensitivity of doxorubicin-resistant cells and tumor xenografts to buthionine sulfoximine (BSO), a drug that interferes with glutathione synthesis, compared with epirubicin-resistant counterparts that are more sensitive to the biguanide phenformin. Overall, our work reveals that metabolic adaptations can vary with therapeutics and that these metabolic dependencies can be exploited as a targeted approach to treat chemotherapy-resistant breast cancer.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».