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Enregistrement W4206211052 · doi:10.1002/jcsm.12909

C/EBPβ promotes the expression of atrophy‐inducing factors by tumours and is a central regulator of cancer cachexia

2022· article· en· W4206211052 sur OpenAlexafffund
Hamood AlSudais, Rashida Rajgara, Aisha Saleh, Nadine Wiper‐Bergeron

Notice bibliographique

RevueJournal of Cachexia Sarcopenia and Muscle · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMuscle Physiology and Disorders
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchKing Saud UniversityCancer Research Society
Mots-clésCachexiaEndocrinologyGene knockdownSkeletal muscleInternal medicineBiologyMuscle atrophyCancer researchAtrophyTranscription factorCancerMedicineApoptosisGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: CCAAT/enhancer-binding protein β (C/EBPβ) is a transcription factor whose high expression in human cancers is associated with tumour aggressiveness and poor outcomes. Most advanced cancer patients will develop cachexia, characterized by loss of skeletal muscle mass. In response to secreted factors from cachexia-inducing tumours, C/EBPβ is stimulated in muscle, leading to both myofibre atrophy and the inhibition of muscle regeneration. Involved in the regulation of immune responses, C/EBPβ induces the expression of many secreted factors, including cytokines. Because tumour-secreted factors drive cachexia and aggressive tumours have higher expression of C/EBPβ, we examined a potential role for C/EBPβ in the expression of tumour-derived cachexia-inducing factors. METHODS: We used gain-of-function and loss-of-function approaches in vitro and in vivo to evaluate the role of tumour C/EBPβ expression on the secretion of cachexia-inducing factors. RESULTS: We report that C/EBPβ overexpression up-regulates the expression of 260 secreted protein genes, resulting in a secretome that inhibits myogenic differentiation (-31%, P < 0.05) and myotube maturation [-38% (fusion index) and -25% (myotube diameter), P < 0.05]. We find that knockdown of C/EBPβ in cachexia-inducing Lewis lung carcinoma cells restores myogenic differentiation (+25%, P < 0.0001) and myotube diameter (+90%, P < 0.0001) in conditioned medium experiments and, in vivo, prevents muscle wasting (-51% for small myofibres vs. controls, P < 0.01; +140% for large myofibres, P < 0.01). Conversely, overexpression of C/EBPβ in non-cachectic tumours converts their secretome into a cachexia-inducing one, resulting in reduced myotube diameter (-41%, P < 0.0001, EL4 model) and inhibition of differentiation in culture (-26%, P < 0.01, EL4 model) and muscle wasting in vivo (+98% small fibres, P < 0.001; -76% large fibres, P < 0.001). Comparison of the differently expressed transcripts coding for secreted proteins in C/EBPβ-overexpressing myoblasts with the secretome from 27 different types of human cancers revealed ~18% similarity between C/EBPβ-regulated secreted proteins and those secreted by highly cachectic tumours (brain, pancreatic, and stomach cancers). At the protein level, we identified 16 novel secreted factors that are present in human cancer secretomes and are up-regulated by C/EBPβ. Of these, we tested the effect of three factors (SERPINF1, TNFRSF11B, and CD93) on myotubes and found that all had atrophic potential (-33 to -36% for myotube diameter, P < 0.01). CONCLUSIONS: We find that C/EBPβ is necessary and sufficient to induce the secretion of cachexia-inducing factors by cancer cells and loss of C/EBPβ in tumours attenuates muscle atrophy in an animal model of cancer cachexia. Our findings establish C/EBPβ as a central regulator of cancer cachexia and an important therapeutic target.

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 enseignants0,158
Score d'incertitude au seuil0,349

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations21
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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