Dual contribution of the mTOR pathway and of the metabolism of amino acids in prostate cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Prostate cancer is the leading cause of cancer in men, and its incidence increases with age. Among other risk factors, pre-existing metabolic diseases have been recently linked with prostate cancer, and our current knowledge recognizes prostate cancer as a condition with important metabolic anomalies as well. In malignancies, metabolic disorders are commonly associated with aberrations in mTOR, which is the master regulator of protein synthesis and energetic homeostasis. Although there are reports demonstrating the high dependency of prostate cancer cells for lipid derivatives and even for carbohydrates, the understanding regarding amino acids, and the relationship with the mTOR pathway ultimately resulting in metabolic aberrations, is still scarce. CONCLUSIONS AND PERSPECTIVES: In this review, we briefly provide evidence supporting prostate cancer as a metabolic disease, and discuss what is known about mTOR signaling and prostate cancer. Next, we emphasized on the amino acids glutamine, leucine, serine, glycine, sarcosine, proline and arginine, commonly related to prostate cancer, to explore the alterations in their regulatory pathways and to link them with the associated metabolic reprogramming events seen in prostate cancer. Finally, we display potential therapeutic strategies for targeting mTOR and the referred amino acids, as experimental approaches to selectively attack prostate cancer cells.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».