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Enregistrement W4414582656 · doi:10.1158/1538-7445.pancreatic25-a032

Abstract A032: Interstitial insulin enrichment drives pancreatic cancer growth by enhancing cancer cell metabolic plasticity

2025· article· en· W4414582656 sur OpenAlexaff
Jeffrey S.H. Lin, James D. Johnson, Christoph H. Borchers, David F. Schaeffer, Janel L. Kopp

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer, Hypoxia, and Metabolism
Établissements canadiensJewish General HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPancreatic cancerInsulinCancerCancer cellAnaerobic glycolysisGlycolysisCarbohydrate metabolismMetabolism

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Metabolic diseases, such as type 2 diabetes, insulin resistance, and obesity, often coexist with pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC) and predict poor survival. Using a mouse model of diet-induced obesity, we showed that a high-fat diet (HFD) consumption that induces hyperinsulinemia, but not hyperglycemia, in mice accelerated the growth of xenografted patient-derived PDAC organoids (PDOs). Strikingly, even in the fasting state, insulin was highly enriched in the tumor interstitial fluid of pancreatic tumors under HFD. Modelling this elevated interstitial insulin concentration in vitro significantly increased PDO growth regardless of glucose levels. Mechanistically, chronic high-insulin exposure robustly enhances metabolic plasticity and nutrient utilization in PDOs by selectively upregulating distinct metabolic pathways in response to differences in extracellular glucose levels. Thus, the presence of robust insulin levels continuously supports tumor growth as glucose availability changes. Specifically, under low-glucose conditions, elevated insulin activates nutrient uptake machinery and amino acid metabolism, whereas it promotes aerobic glycolysis in high-glucose conditions. Pharmacological inhibition of these metabolic pathways attenuated insulin-mediated growth. Our study identifies insulin enrichment in the tumor-interstitial fluid as an important driver of metabolic adaptation in PDAC cells. Citation Format: Jeffrey SH. Lin, James D. Johnson, Christoph H. Borchers, David F. Schaeffer, Janel L. Kopp. Interstitial insulin enrichment drives pancreatic cancer growth by enhancing cancer cell metabolic plasticity [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference in Cancer Research: Advances in Pancreatic Cancer Research—Emerging Science Driving Transformative Solutions; Boston, MA; 2025 Sep 28-Oct 1; Boston, MA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2025;85(18_Suppl_3):Abstract nr A032.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,324 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
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