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Enregistrement W4403109171 · doi:10.1186/s40170-024-00357-z

Pancreatic cancer tumor organoids exhibit subtype-specific differences in metabolic profiles

2024· article· en· W4403109171 sur OpenAlexafffund
Hassan A. Ali, Joanna M. Karasinska, James T. Topham, Danisha Johal, Steve E. Kalloger, Andrew Metcalfe, Cassia Warren, A. Miyagi, Lan Valerie Tao, Maya Kevorkova, Shawn C. Chafe, Paul C. McDonald, Shoukat Dedhar, Seth J. Parker, Daniel J. Renouf, David F. Schaeffer

Notice bibliographique

RevueCancer & Metabolism · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer, Hypoxia, and Metabolism
Établissements canadiensVancouver General HospitalBC Children's HospitalUniversity of British ColumbiaPancreas Centre (Canada)
Organismes subventionnairesCanadian Cancer Society Research InstituteBC Cancer FoundationVancouver Coastal Health Research InstituteTerry Fox Research InstituteMichael Smith Health Research BC
Mots-clésOrganoidPancreatic cancerCancerBiologyCancer researchInternal medicineComputational biologyMedicineCell biologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC) is a highly aggressive disease characterized by complex metabolic rewiring that enables growth in changing nutrient availability and oxygen conditions. Transcriptome-based prognostic PDAC tumor subtypes, known as ‘basal-like’ and ‘classical’ subtypes are associated with differences in metabolic gene expression including genes involved in glycolysis. Tumor subtype-specific metabolism phenotypes may provide new targets for treatment development in PDAC, but their functional relevance has not been fully elucidated. We aimed to investigate differences in metabolic profiles and transcriptomes in tumor models derived from patients with basal-like and classical tumors. Methods Patient-derived organoids (PDOs) were established from tumor biopsies collected from patients with metastatic PDAC, including three PDOs from basal-like and five PDOs from classical tumors. Metabolic analyses included assessment of differences in metabolic activity using Seahorse Glycolysis and Mito Stress tests and 13 C-glucose metabolites tracing analysis. In order to investigate the influence of mitochondrial pyruvate transport on metabolic differences, PDOs were treated with the mitochondrial pyruvate carrier 1 (MPC1) inhibitor UK-5099. Prognostic relevance of MPC1 was determined using a tumor tissue microarray (TMA) in resectable, and proteomics profiling in metastatic PDAC datasets. Whole genome and transcriptome sequencing, differential gene expression and gene set enrichment analyses were performed in PDOs. Results Metastatic PDAC PDOs showed subtype-specific differences in glycolysis and oxidative phosphorylation (OXPHOS). Basal-like tumor-derived PDOs had a lower baseline extracellular acidification rate, but higher glycolytic reserves and oxygen consumption rate (OCR) than classical tumor-derived PDOs. OCR difference was eliminated following treatment with UK-5099. In the 13 C-glucose metabolites tracing experiment, a basal-like tumor PDO showed lower fractions of some M + 2 metabolites but higher sensitivity to UK-5099 mediated reduction in M + 2 metabolites than a classical tumor PDO. Protein level analyses revealed lower MPC1 protein levels in basal-like PDAC cases and association of low MPC1 levels with clinicopathologic parameters of tumor aggressiveness in PDAC. PDO differential gene expression analyses identified additional subtype-specific cellular pathways and potential disease outcome biomarkers. Conclusions Our findings point to distinct metabolic profiles in PDAC subtypes with basal-like tumor PDOs showing higher OXPHOS and sensitivity to MPC1 inhibition. Subtypes-specific metabolic vulnerabilities may be exploited for selective therapeutic targeting.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,766
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,247 · 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.

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

Citations20
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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