Drink Responsibly: Cancer Cells Also Like Sugary Drinks
Notice bibliographique
Résumé
Sugar-sweetened beverages (SSB), which contain both glucose and fructose, have been linked to an increased incidence of colorectal cancer. Their effects on colorectal cancer progression, however, are unclear. In their recent work, Feng and colleagues investigated how exposure to SSBs affects colorectal cancer metastasis. They discovered that several colorectal cancer cell lines showed enhanced migration when exposed to glucose and fructose together, compared with cells exposed to glucose or fructose alone. Similarly, in mouse models of colorectal cancer liver metastasis, mice fed both glucose and fructose developed more liver metastases, suggesting that SSBs promote colorectal cancer spread. Leveraging metabolomic analyses, they discovered that in the presence of both glucose and fructose, the enzyme sorbitol dehydrogenase (SORD) converts fructose to sorbitol, regenerating NAD+ from NADH. Deleting SORD reduced the NAD+/NADH ratio and colorectal cancer cell migration and metastasis. Restoring the NAD+/NADH ratio rescued migration, suggesting that SORD-driven NAD+ regeneration promotes metastatic behavior. Furthermore, they demonstrated that increased NAD+/NADH levels have a profound effect on cell metabolism, supporting glycolysis, the TCA cycle, and the mevalonate pathway. Interestingly, pharmacologic inhibition of the mevalonate pathway with statins reduced cell migration and liver metastasis in mice consuming SSBs. Together, these findings demonstrate that SSBs enhance colorectal cancer metastasis through SORD-dependent metabolic reprogramming. By regenerating NAD+ and glycolysis and supporting the mevalonate pathway, SORD links SSB consumption to increased tumor cell migration and metastatic potential.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,004 |
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 ».