Abstract LB376: Tirzepatide inhibits tumor growth in mice with diet-induced obesity
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Tirzepatide, a drug used in management of type II diabetes, is an activator of both glucose-dependent insulinotropic polypeptide (GIP) and glucagon-like peptide 1 (GLP-1) receptors. Tirzepatide treatment leads to weight loss in murine models of obesity, and clinical trials have shown the drug can achieve ∼ 20% weight loss in obese patients. Obesity has been shown to increase risk and/or to worsen prognosis of certain common cancers, including colon cancer, but the effect of tirzepatide on neoplasia has not been examined in detail. We studied the effects of this drug on mouse weight and energy balance and on the murine MC38 colon cancer model, which was previously shown to exhibit accelerated growth in hosts with diet-induced obesity. Tirzepatide led to substantial reductions in food intake, to reduced adipose tissue mass, and to significant decreases in circulating levels of insulin and leptin. Tirzepatide did not cause tumor regression, but reduced tumor growth rates by ∼ 50%. Tirzepatide had no effect on MC38 cancer cell proliferation in vitro, and the effect of tirzepatide on tumor growth in vivo could be phenocopied in placebo treated mice simply by restricting food intake to the amount consumed mice receiving the drug. This provides evidence that the drug acts indirectly to inhibit tumor growth. Our findings raise the possibility that use of tirzepatide or similar agents may benefit patients with obesity-related cancers. Citation Format: Michael N. Pollak, Jibin Zeng, Linxuan Huang, Ye Wang, Janane Rahbani, Lawrence Kazak. Tirzepatide inhibits tumor growth in mice with diet-induced obesity [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2024; Part 2 (Late-Breaking, Clinical Trial, and Invited Abstracts); 2024 Apr 5-10; San Diego, CA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2024;84(7_Suppl):Abstract nr LB376.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».