Docosahexaenoic acid enrichment of tumor phospholipid membranes increases tumor necroptosis in mice bearing triple negative breast cancer patient-derived xenografts
Notice bibliographique
Résumé
Docosahexaenoic acid (DHA) reduces breast cancer tumor growth in preclinical models. To better understand how DHA amplifies the actions of docetaxel (TXT) chemotherapy, we examined the effects of two doses of dietary DHA on tumor size, membrane DHA content and necroptosis using a drug resistant triple negative breast cancer (TNBC) patient derived xenograft (PDX) model. Female NOD.Cb-Prkdc scid Il2rg mice bearing TNBC PDXs were randomized to one of three nutritionally complete diets (20% w/w fat): control (0% DHA), high DHA (3.8% HDHA), or low DHA (1.6% LDHA) with or without intraperitoneal injections of 5 mg/kg TXT, twice weekly for 6 weeks ( n =8 per group). Tumors from mice fed either HDHA+TXT or LDHA+TXT were similar in size to each other, but were 36% and 32% smaller than tumors from mice fed control+TXT, respectively ( P <.05). A dose effect of DHA incorporation was observed in plasma total phospholipids and in phosphatidylethanolamine and phosphatidylinositol. Both doses of DHA resulted in similarly increased necrotic tissue and decreased NFκB protein expression compared to control tumors, however only the HDHA+TXT had increased expression of necroptosis related proteins: RIPK1, RIPK3 and MLKL ( P <.05). Increased MLKL was observed in the lipid raft portion of HDHA+TXT tumor extracts. This work confirms the efficacy of a combination therapy consisting of DHA supplementation and TXT chemotherapy using two doses of DHA as indicated by reduced tumor growth in a TNBC PDX model. Moreover, the results suggest that decreased growth may occur through increased DHA incorporation into tumor phospholipid membranes and necroptosis.
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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 | 0,001 |
| 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 ».