Surface proteomics reveals arginine metabolism as a vulnerability in high grade serous ovarian cancer
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background The significant lethality of high-grade serous ovarian cancer (HGSC) is driven by the lack of long-term efficacy of current treatments, underscoring the need for developing additional therapeutics. Cell surface proteins represent attractive therapeutic targets yet remain underexplored in high-grade serous ovarian cancer. Here, we employed cell surface N -glycoproteomics to elucidate the cell surface proteomes of HGSC cells alongside normal epithelial and cancer-associated stromal cells, uncovering new opportunities for therapeutic intervention. Results Integration of cell surface N -glycoproteomics and functional screening revealed multiple minimally characterized, HGSC-enriched surface proteins that are critical for HGSC proliferation – most notably, SLC7A1. Multi-omic and functional characterization indicated that SLC7A1 is necessary for HGSC migration, protein synthesis and mitochondrial functions likely linked to its role as an arginine transporter. Finally, we demonstrate that elevated surface expression of SLC7A1 in HGSC reflects dysregulated arginine metabolism, pointing to a putative therapeutic vulnerability. Conclusions Our work identifies SLC7A1 and arginine metabolism as a previously unrecognized molecular vulnerability in HGSC and provides a framework to guide future therapeutic development.
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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 ».