The role of metabolic reprogramming in breast cancer progression and metastasis
Notice bibliographique
Résumé
Breast cancer is the most commonly diagnosed cancer in woman and the emergence of metastasis is the most deadly aspect of the disease.Major bioenergetic and biosynthetic demands are associated with proliferation in order to sustain the exponential growth of a primary tumor and metabolic pathways must be reprogrammed to meet these demands.However, the metabolic challenges of cells during tumor initiation will differ from those that occur during tumor progression and dissemination.Despite progress in understanding the underlying mechanisms of how altered metabolism fuels the growth of primary tumors, the role that metabolic reprogramming plays in the metastatic process remains poorly characterized.This work focused on identifying the regulators of metabolic reprogramming and defining their roles in mediating breast cancer growth and metastasis.Using transgenic mouse models, we showed that loss of LKB1 cooperates with ErbB2 to promote breast cancer initiation and progression at early stages.Loss of LKB1 resulted in the activation of mTOR signaling, conferring a pro-growth metabolic advantage to the tumors.However, LKB1-deficient tumor cells displayed greater sensitivity to glucose limitation compared to their LKB1-proficient counterparts, suggesting a lack of metabolic flexibility that was rescued by rapamycin-mediated suppression of mTOR signaling.To investigate the metabolic reprogramming associated with breast cancer progression we compared the metabolic profiles of breast cancer cells that originated from a single primary tumor; however, which display different abilities to metastasize.Our results reveal an overall increase in metabolic activity (glycolysis and OXPHOS) that correlates with an increase in metastatic potential.However, we demonstrated that upon dissemination, metastatic breast cancer cells engage distinct metabolic programs depending I would first like to acknowledge the funding agencies that supported me during my Ph.
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Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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.
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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 ».