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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».