The Lipid Metabolism as Target and Modulator of BOLD‐100 Anticancer Activity: Crosstalk with Histone Acetylation
Notice bibliographique
Résumé
The leading first-in-class ruthenium-complex BOLD-100 currently undergoes clinical phase-II anticancer evaluation. Recently, BOLD-100 is identified as anti-Warburg compound. The present study shows that also deregulated lipid metabolism parameters characterize acquired BOLD-100-resistant colon and pancreatic carcinoma cells. Acute BOLD-100 treatment reduces lipid droplet contents of BOLD-100-sensitive but not -resistant cells. Despite enhanced glycolysis fueling lipid accumulation, BOLD-100-resistant cells reveal diminished lactate secretion based on monocarboxylate transporter 1 (MCT1) loss mediated by a frame-shift mutation in the MCT1 chaperone basigin. Glycolysis and lipid catabolism converge in the production of protein/histone acetylation substrate acetyl-coenzymeA (CoA). Mass spectrometric and nuclear magnetic resonance analyses uncover spontaneous cell-free BOLD-100-CoA adduct formation suggesting acetyl-CoA depletion as mechanism bridging BOLD-100-induced lipid metabolism alterations and histone acetylation-mediated gene expression deregulation. Indeed, BOLD-100 treatment decreases histone acetylation selectively in sensitive cells. Pharmacological targeting confirms histone de-acetylation as central mode-of-action of BOLD-100 and metabolic programs stabilizing histone acetylation as relevant Achilles' heel of acquired BOLD-100-resistant cell and xenograft models. Accordingly, histone gene expression changes also predict intrinsic BOLD-100 responsiveness. Summarizing, BOLD-100 is identified as epigenetically active substance acting via targeting several onco-metabolic pathways. Identification of the lipid metabolism as driver of acquired BOLD-100 resistance opens novel strategies to tackle therapy failure.
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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 ».