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Enregistrement W4366449373 · doi:10.1126/sciadv.adf9284

Autophagy supports mitochondrial metabolism through the regulation of iron homeostasis in pancreatic cancer

2023· article· en· W4366449373 sur OpenAlexfundno aff
Subhadip Mukhopadhyay, Joel Encarnación-Rosado, Elaine Y. Lin, Albert S.W. Sohn, Huan Zhang, Joseph D. Mancias, Alec C. Kimmelman

Notice bibliographique

RevueScience Advances · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAutophagy in Disease and Therapy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteStand Up To CancerYork UniversityHoward Hughes Medical Institute
Mots-clésAutophagyCell biologyPancreatic cancerBiologyPinocytosisMitochondrionCancer researchHomeostasisMitophagyMetabolismCancerBiochemistryEndocytosisCellApoptosisGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC) cells maintain a high level of autophagy, allowing them to thrive in an austere microenvironment. However, the processes through which autophagy promotes PDAC growth and survival are still not fully understood. Here, we show that autophagy inhibition in PDAC alters mitochondrial function by losing succinate dehydrogenase complex iron sulfur subunit B expression by limiting the availability of the labile iron pool. PDAC uses autophagy to maintain iron homeostasis, while other tumor types assessed require macropinocytosis, with autophagy being dispensable. We observed that cancer-associated fibroblasts can provide bioavailable iron to PDAC cells, promoting resistance to autophagy ablation. To overcome this cross-talk, we used a low-iron diet and demonstrated that this augmented the response to autophagy inhibition therapy in PDAC-bearing mice. Our work highlights a critical link between autophagy, iron metabolism, and mitochondrial function that may have implications for PDAC progression.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,315 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations65
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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