Interfering with lipid metabolism through targeting CES1 sensitizes hepatocellular carcinoma for chemotherapy
Notice bibliographique
Résumé
Hepatocellular carcinoma (HCC) is the most common lethal form of liver cancer. Apart from surgical removal and transplantation, other treatments have not yet been well established for patients with HCC. In this study, we found that carboxylesterase 1 (CES1) is expressed at various levels in HCC. We further revealed that blockage of CES1 by pharmacological and genetical approaches leads to altered lipid profiles that are directly linked to impaired mitochondrial function. Mechanistically, lipidomic analyses indicated that lipid signaling molecules, including polyunsaturated fatty acids (PUFAs), which activate PPARα/γ, were dramatically reduced upon CES1 inhibition. As a result, the expression of SCD, a PPARα/γ target gene involved in tumor progression and chemoresistance, was significantly downregulated. Clinical analysis demonstrated a strong correlation between the protein levels of CES1 and SCD in HCC. Interference with lipid signaling by targeting the CES1-PPARα/γ-SCD axis sensitized HCC cells to cisplatin treatment. As a result, the growth of HCC xenograft tumors in NU/J mice was potently slowed by coadministration of cisplatin and CES1 inhibition. Our results, thus, suggest that CES1 is a promising therapeutic target for HCC treatment.
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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) | 0,002 | 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 ».