MétaCan
Menu
Retour à la cohorte

Peroxisome Proliferator Activated Receptor Gamma (PPARγ) Activation by Enterolactone Enhances Endoplasmic Reticulum Stress to Sensitize Anti‐cancer Agents

2018· article· en· W3177154848 sur OpenAlexafffundabout
Franklyn De Silva, Xiaolei Yang, Jane Alcorn

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer, Lipids, and Metabolism
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesSaskatchewan Health Research Foundation
Mots-clésUnfolded protein responseNuclear receptorEndoplasmic reticulumCell biologyCancer cellCancer researchCarcinogenesisBiologyChemistryBiochemistryPharmacologyCancerTranscription factor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The limitations of anticancer drugs bespeak a need for a multi‐target, yet safe approach that effectively thwarts cell survival adaptations. Tumor cells with endoplasmic reticulum (ER) stress evoke an adaptive mechanism, the unfolded protein response, for survival. This has become a promising drug target for tumors that upregulate protein synthesis and therefore depend on continuous protein folding to meet the demand. Clear therapeutic prospects exist for PPARγ inducing natural products given their multi‐target activity. PPARγ, a subfamily of the nuclear receptor superfamily can interfere with proliferation, angiogenesis, and differentiation in various cell types and disfavor carcinogenesis. Flaxseed lignans (FLNs) have putative health benefits and evidence to target key cancer survival pathways. Recent studies in our lab demonstrated safety and tolerability of a FLN‐enriched complex in frail and healthy elderly at pharmacological doses and blood levels of total lignans following chronic daily dosing of the FLN‐enriched complex consistent with ability of lignans to exert pharmacological activity. A transactivation assay and glucose uptake assay revealed enterolactone (ENL) as a potential PPARγ partial agonist. We hypothesize that combination of mammalian lignan ENL with clinically relevant anticancer drugs will cause chronic ER stress and in turn enhance anti‐tumor activity in‐vitro . We concluded/plan several experiments to confirm key targets/changes involved in energy metabolism, reactive oxygen species, ER stress, cell survival, vesicular trafficking, and cytoskeletal dynamics using a battery of in‐vitro assays in cancer cell lines. Lignan ENL modulates cellular energy metabolism markers (Examples: Fatty acid synthase/FASN, Sterol regulatory element‐binding proteins/SREBPs, Insulin induced gene 1/INSIG1, Low density lipoprotein receptor/LDLR, PPARγ, Glucose transporter 1/GLUT1, and Pyruvate kinase muscle isozyme M2/PKM2), and ER stress markers (Examples: Activating transcription factor 4/ATF4, CCAAT‐enhancer‐binding protein homologous protein/CHOP, Growth arrest and DNA damage‐inducible protein 34/GADD34 and Glucose‐regulated protein 58/GRP58). ENL reduced mitochondrial redox function and caused mitochondrial toxicity in‐vitro . Various anticancer drugs in combination with ENL caused significant reduction in cell viability. These findings warrant further investigations to support FLNs' ability to enhance ER stress as the key mechanism involved in the disruption of cellular survival adaptations when combined with anticancer drugs. Lignans are safe and therefore are good candidates for adjuvant/combination therapy that could improve patient longevity and quality of life. Support or Funding Information Saskatchewan Health Research Foundation (Research Funding), and College of Pharmacy & Nutrition, College of Graduate & Post‐doctoral Studies, and Apotex Canada (Graduate Student Scholarships) This abstract is from the Experimental Biology 2018 Meeting. There is no full text article associated with this abstract published in The FASEB Journal .

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

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)0,0020,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,249 · 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

Citations2
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe FASEB JournalMême sujetCancer, Lipids, and MetabolismTravaux en français237 207