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Record W3124490460 · doi:10.71781/26795

New roles for PGC-1α in diet-associated liver cancer and hepatic inflammation

2019· dissertation· en· W3124490460 on OpenAlexfundno aff
Mélissa Léveillé

Bibliographic record

VenuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2019
Typedissertation
Languageen
FieldMedicine
TopicCholesterol and Lipid Metabolism
Canadian institutionsnot available
FundersFonds de Recherche du Québec - SantéInternational Development Research Centre
KeywordsInflammationCancerMedicineLiver cancerInternal medicineGastroenterology

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le diabète et/ou l’obésité sont associés à la stéatose hépatique non-alcoolique (SHNA). Cette maladie du foie affecte environ un tiers de la population nord-américaine. Elle peut progresser vers un stade d’inflammation, de stress oxydatif et de fibrose appelé la stéatohépatite pouvant éventuellement entraîner le développement d’un cancer primitif du foie comme le carcinome hépatocellulaire (CHC). Cependant, les mécanismes reliant la diète, les maladies métaboliques et le développement du cancer sont complexes et peu connus. Le coactivateur transcriptionnel PGC-1α est un important régulateur du métabolisme énergétique de la cellule et la perte de ce dernier mène à un métabolisme nutritionnel inefficace, ainsi qu’à des défauts mitochondriaux importants. Fait intéressant, une réduction de PGC-1α est retrouvée chez les patients atteints de la maladie du foie gras non-alcoolique (SHNA) et du carcinome hépatocellulaire (HCC). Nous avons précédemment démontré qu’une réduction de PGC- 1α dans le foie murin en combinaison avec une diète obésogène peut provoquer l’apparition de la stéatohépatite. Cependant, le rôle causal de PGC-1α dans le cancer du foie associé à la diète demeure inconnu. Ensuite, un variant génétique de PGC-1α (SNP rs8192678) modifie un résidu glycine en sérine à la position 482 (PGC-1α G482S) chez l’humain et mène à une perte de stabilité protéique dans des cellules hépatiques humaines. Ce polymorphisme est associé au développement de maladies métaboliques, mais son impact sur le cancer demeure inconnu. Enfin, le gène de PGC-1α (PPARGC1A) est régulé par deux promoteurs (proximal et alternatif) donnant naissance à différents isoformes (PGC-1α1-4) de fonctions inconnues. L’action indépendante de ces variants pourrait fournir des indices quant au paradoxe entourant les recherches sur PGC-1α. Nous posons l’hypothèse principale que la perte d’expression de PGC-1α dans le foie favorise le développement du cancer hépatique en réponse à une diète riche en gras/fructose et à l’agent carcinogène diéthylnitrosamine. Dans cette thèse, nous montrons que la perte de PGC-1α favorise le développement du cancer du foie dans un modèle murin combinant une diète obésogène et un carcinogène hépatique. En effet, PGC-1α est nécessaire au maintien de l’expression du marqueur épithélial E-cadhérine et à la réponse cellulaire (apoptose, yH2AX) face aux dommages hépatiques. Nous montrons également que le variant G481 stabilise PGC-1α au niveau protéique et a un effet protecteur contre le cancer du foie chez la souris. Enfin, à l’aide d’expériences in vivo et in vitro nous montrons que la forme canonique PGC-1α1 et le variant PGC-1α4 exercent des rôles distincts sur la mort des cellules hépatiques en réponse à l’inflammation. En conclusion, cette thèse apporte de nouvelles connaissances sur les fonctions de PGC-1α au sein des complications hépatiques associées aux maladies métaboliques et inflammatoires.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: Bench or experimental
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.002
Threshold uncertainty score0.006

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0010.000
Science and technology studies0.0000.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0000.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.006
GPT teacher head0.196
Teacher spread0.190 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

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Citations0
Published2019
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