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Enregistrement W4399326604 · doi:10.1158/0008-5472.can-23-0519

Obesogenic High-Fat Diet and MYC Cooperate to Promote Lactate Accumulation and Tumor Microenvironment Remodeling in Prostate Cancer

2024· article· en· W4399326604 sur OpenAlexafffund
Nadia Boufaied, Paolo Chetta, Tarek Hallal, Stefano Cacciatore, Daniela Lalli, Carole Luthold, Kevin Homsy, Eddie L. Imada, Sudeepa Syamala, Cornelia Photopoulos, Anna Di Matteo, Anna de Polo, Alessandra Maria Storaci, Ying Huang, Francesca Giunchi, Patricia A. Sheridan, Gregory Michelotti, Quang‐Dé Nguyen, Xin Zhao, Yang Liu, Elai Davicioni, Daniel E. Spratt, Simone Sabbioneda, Giovanni Maga, Lorelei A. Mucci, Claudia Ghigna, Luigi Marchionni, Lisa M. Butler, Leigh Ellis, François Bordeleau, Massimo Loda, Valentina Vaira, David P. Labbé, Giorgia Zadra

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer, Hypoxia, and Metabolism
Établissements canadiensUniversité LavalMcGill UniversityMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesCancer Council South AustraliaFondazione IRCCS Ca' Granda Ospedale Maggiore PoliclinicoCanadian Institutes of Health ResearchAssociazione Italiana per la Ricerca sul CancroFondazione Umberto VeronesiDana-Farber Cancer InstituteGovernment of South AustraliaFoundation MedicineMcGill UniversityMcGill University Health CentreWorld Cancer Research Fund InternationalWorld Cancer Research FundHarvard T.H. Chan School of Public HealthBrown UniversityUniversità degli Studi di MilanoNational Cancer InstituteBrigham and Women's HospitalUniversità degli Studi di PaviaU.S. Department of Defense
Mots-clésProstate cancerTumor microenvironmentCancer researchCancerGlycolysisBiologyLactate dehydrogenaseAnaerobic glycolysisLactate dehydrogenase ATumor progressionInternal medicineCancer cellEndocrinologyMedicineMetabolismBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cancer cells exhibit metabolic plasticity to meet oncogene-driven dependencies while coping with nutrient availability. A better understanding of how systemic metabolism impacts the accumulation of metabolites that reprogram the tumor microenvironment (TME) and drive cancer could facilitate development of precision nutrition approaches. Using the Hi-MYC prostate cancer mouse model, we demonstrated that an obesogenic high-fat diet (HFD) rich in saturated fats accelerates the development of c-MYC-driven invasive prostate cancer through metabolic rewiring. Although c-MYC modulated key metabolic pathways, interaction with an obesogenic HFD was necessary to induce glycolysis and lactate accumulation in tumors. These metabolic changes were associated with augmented infiltration of CD206+ and PD-L1+ tumor-associated macrophages (TAM) and FOXP3+ regulatory T cells, as well as with the activation of transcriptional programs linked to disease progression and therapy resistance. Lactate itself also stimulated neoangiogenesis and prostate cancer cell migration, which were significantly reduced following treatment with the lactate dehydrogenase inhibitor FX11. In patients with prostate cancer, high saturated fat intake and increased body mass index were associated with tumor glycolytic features that promote the infiltration of M2-like TAMs. Finally, upregulation of lactate dehydrogenase, indicative of a lactagenic phenotype, was associated with a shorter time to biochemical recurrence in independent clinical cohorts. This work identifies cooperation between genetic drivers and systemic metabolism to hijack the TME and promote prostate cancer progression through oncometabolite accumulation. This sets the stage for the assessment of lactate as a prognostic biomarker and supports strategies of dietary intervention and direct lactagenesis blockade in treating advanced prostate cancer. SIGNIFICANCE: Lactate accumulation driven by high-fat diet and MYC reprograms the tumor microenvironment and promotes prostate cancer progression, supporting the potential of lactate as a biomarker and therapeutic target in prostate cancer. See related commentary by Frigo, p. 1742.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,515
Score d'incertitude au seuil0,562

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,326 · 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 tête enseignante, 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

Citations44
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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