Metabolic reprogramming, malignant transformation and metastasis: Lessons from chronic lymphocytic leukaemia and prostate cancer
Notice bibliographique
Résumé
Metabolic reprogramming is a hallmark of cancer, crucial for malignant transformation and metastasis. Chronic lymphocytic leukaemia (CLL) and prostate cancer exhibit similar metabolic adaptations, particularly in glucose and lipid metabolism. Understanding this metabolic plasticity is crucial for identifying mechanisms contributing to metastasis. This review considers glucose and lipid metabolism in CLL and prostate cancer, exploring their roles in healthy and malignant states and during disease progression. In CLL, lipid metabolism supports cell survival and migration, with aggressive disease characterised by increased fatty acid oxidation and altered sphingolipids. Richter's transformation and aggressive lymphoma, however, exhibit a metabolic shift towards increased glycolysis. Similarly, prostate cell metabolism is unique, relying on citrate production in the healthy state and undergoing metabolic reprogramming during malignant transformation. Early-stage prostate cancer cells increase lipid synthesis and uptake, and decrease glycolysis, whereas metastatic cells re-adopt glucose metabolism, likely driven by interactions with the tumour microenvironment. Genetic drivers including TP53 and ATM mutations connect metabolic alterations to disease severity in these two malignancies. The bone microenvironment supports the metabolic demands of these malignancies, serving as an initiation niche for CLL and a homing site for prostate cancer metastases. By comparing these malignancies, this review underscores the importance of metabolic plasticity in cancer progression and highlights how CLL and prostate cancer may be models of circulating and solid tumours more broadly. The metabolic phenotypes throughout cancer cell transformation and metastasis, and the microenvironment in which these processes occur, present opportunities for interventions that could disrupt metastatic processes and improve patient outcomes.
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».