PHGDH heterogeneity potentiates cancer cell dissemination and metastasis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Cancer metastasis requires the transient activation of cellular programs enabling dissemination and seeding in distant organs. Genetic, transcriptional and translational intra-tumor heterogeneity contributes to this dynamic process. Beyond this, metabolic intra-tumor heterogeneity has also been observed, yet its role for cancer progression remains largely elusive. Here, we discovered that intra-tumor heterogeneity in phosphoglycerate dehydrogenase (PHGDH) protein expression drives breast cancer cell dissemination and metastasis formation. Specifically, we observed intra-tumor heterogeneous PHGDH expression in primary breast tumors, with low PHGDH expression being indicative of metastasis in patients. In mice, Phgdh protein, but not mRNA, expression is low in circulating tumor cells and early metastatic lesions, leading to increased dissemination and metastasis formation. Mechanistically, low PHGDH protein expression induces an imbalance in glycolysis that can activate sialic acid synthesis. Consequently, cancer cells undergo a partial EMT and show increased p38 as well as SRC phosphorylation, which activate cellular programs of dissemination. In turn, inhibition of sialic acid synthesis through knock-out of cytidine monophosphate N-acetylneuraminic acid synthetase (CMAS) counteracts the increased cancer cell dissemination and metastasis induced by low PHGDH expression. In conclusion, we find that heterogeneity in PHGDH protein expression promotes cancer cell dissemination and metastasis formation.
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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 ».