CAMKKβ supports growth and viability of epithelial ovarian cancer in vitro and in vivo
Notice bibliographique
Résumé
Epithelial ovarian cancer (EOC) metastasizes predominantly through multicellular aggregates known as spheroids, which disseminate within the peritoneal cavity and initiate secondary disease upon reattachment at distant sites. EOC spheroids resist detachment-induced cell death by upregulating stress responses including AMP-activated protein kinase (AMPK) signaling and AMPK-dependent macroautophagy (autophagy), highlighting these pathways as potential therapeutic targets. Previously, we used a pharmacological approach to putatively identify Ca 2+ /calmodulin-dependent protein kinase kinase 2 (CAMKKβ, encoded by CAMKK2 ) as the primary activator of AMPK in EOC spheroids. Herein we have generated CAMKK2 knockout EOC cell lines via CRISPR–Cas9 genome editing to confirm this function of CAMKKβ and explore the impacts of its loss using in vitro and in vivo models of metastatic EOC. CAMKK2 knockout spheroids exhibited decreased AMPK activation, autophagic flux, cell viability, and metastatic potential relative to parental spheroids, and intraperitoneal xenograft tumours lacking CAMKKβ grew slower than their CAMKKβ-intact counterparts. Effect magnitudes varied between cell line models, suggesting context-dependent roles for CAMKKβ in EOC and rationalizing further studies to characterize the underlying mechanisms. Altogether, our findings highlight CAMKKβ as an important contributor to metabolic reprogramming in EOC spheroids and as a potential therapeutic target in the setting of advanced disease.
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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 ».