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Enregistrement W4206209764 · doi:10.1007/s11306-021-01864-6

Metabolite profiling reveals a connection between aldehyde dehydrogenase 1A3 and GABA metabolism in breast cancer metastasis

2022· article· en· W4206209764 sur OpenAlexafffund
Margaret L. Dahn, H. Walsh, Cheryl A. Dean, Michael Giacomantonio, Wasundara Fernando, J. Patrick Murphy, Olivia L. Walker, Marie‐Claire D. Wasson, Shashi Gujar, Devanand M. Pinto, Paola Marcato

Notice bibliographique

RevueMetabolomics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Cells and Metastasis
Établissements canadiensNational Research Council CanadaUniversity of Prince Edward IslandDalhousie University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchKillam TrustsDalhousie UniversityNova Scotia Health Research FoundationDalhousie Medical Research FoundationQEII FoundationCancer Research InstituteHealth Sciences Centre FoundationBeatrice Hunter Cancer Research Institute
Mots-clésBreast cancerMetastasisCancer researchBiologyMetabolomicsMetaboliteTranscriptomeCancerAldehyde dehydrogenasePathologyMedicineBioinformaticsGene expressionEndocrinologyGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Aldehyde dehydrogenase 1A3 (ALDH1A3) is a cancer stem cell (CSC) marker and in breast cancer it is associated with triple-negative/basal-like subtypes and aggressive disease. Studies on the mechanisms of ALDH1A3 in cancer have primarily focused on gene expression changes induced by the enzyme; however, its effects on metabolism have thus far been unstudied and may reveal novel mechanisms of pathogenesis. OBJECTIVE: Determine how ALDH1A3 alters the metabolite profile in breast cancer cells and assess potential impacts. METHOD: Triple-negative MDA-MB-231 tumors and cells with manipulated ALDH1A3 levels were assessed by HPLC-MS metabolomics and metabolite data was integrated with transcriptome data. Mice harboring MDA-MB-231 tumors with or without altered ALDH1A3 expression were treated with γ-aminobutyric acid (GABA) or placebo. Effects on tumor growth, and lungs and brain metastasis were quantified by staining of fixed thin sections and quantitative PCR. Breast cancer patient datasets from TCGA, METABRIC and GEO were used to assess the co-expression of GABA pathway genes with ALDH1A3. RESULTS: Integrated metabolomic and transcriptome data identified GABA metabolism as a primary dysregulated pathway in ALDH1A3 expressing breast tumors. Both ALDH1A3 and GABA treatment enhanced metastasis. Patient dataset analyses revealed expression association between ALDH1A3 and GABA pathway genes and corresponding increased risk of metastasis. CONCLUSION: This study revealed a novel pathway affected by ALDH1A3, GABA metabolism. Like ALDH1A3 expression, GABA treatment promotes metastasis. Given the clinical use of GABA mimics to relieve chemotherapy-induced peripheral nerve pain, further study of the effects of GABA in breast cancer progression is warranted.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

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
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,262 · 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'étudeObservationnel
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

Citations29
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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