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Enregistrement W7116077828 · doi:10.64898/2025.12.16.694397

Human bone marrow adipocytes drive prostate cancer bone metastasis progression via lipid-mediated induction of Angiopoietin-like 4

2025· article· W7116077828 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2025
Typearticle
Langue
DomaineMedicine
ThématiqueLipid metabolism and disorders
Établissements canadiensCrandall University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProstate cancerBone metastasisBone marrowMetastasisGene silencingANGPTL4MediatorHuman boneStromal cell

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Bone is the main metastatic site in advanced prostate cancer (PCa) and contains bone marrow adipocytes (BMAds), which account for more than 70% of adult bone marrow. However, their role in the progression of PCa metastases remains poorly understood. Herein, we developed a physiologically relevant 3D culture model using primary human BMAds from red hematopoietic rich-areas (rBMAds) and we showed that rBMAds engage in metabolic crosstalk with PCa cells. Specifically, rBMAds release free fatty acids (FFAs) through a non-canonical lipolytic pathway and these FFAs are taken up by PCa cells inducing a transcriptional reprogramming that promotes motility. Among the responsive genes, Angiopoietin like 4 (ANGPTL4) is the most upregulated via a peroxisome proliferator-activated receptor γ-dependent mechanism, and its silencing abolishes the rBMAd-driven migratory and invasive phenotype. Clinically, elevated ANGPTL4 expression is associated with poor overall survival specifically in PCa bone metastases, is maintained during metastatic progression, and is indicative of aggressive disease. Together, our findings uncover a novel adipocyte-tumor interaction and identify ANGPTL4 as a key mediator and potential therapeutic target in bone-metastatic PCa.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,244 · 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
Résumé présentoui

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