A challenge for screening new candidate drugs to treat cancer is that efficacy in cell culture models is not always predictive of efficacy in patients. One limitation of standard cell culture is a reliance on non-physiological nutrient levels to propagate cells. Which nutrients are available can influence how cancer cells use metabolism to proliferate and impact sensitivity to some drugs, but a general assessment of how physiological nutrients affect cancer cell response to small molecule therapies is lacking. To enable screening of compounds to determine how the nutrient environment impacts drug efficacy, we developed a serum-derived culture medium that supports the proliferation of diverse cancer cell lines and is amenable to high-throughput screening. We used this system to screen several small molecule libraries and found that compounds targeting metabolic enzymes were enriched as having differential efficacy in standard compared to serum-derived medium. We exploited the differences in nutrient levels between each medium to understand why medium conditions affected the response of cells to some compounds, illustrating how this approach can be used to screen potential therapeutics and understand how their efficacy is modified by available nutrients.

Abstract The metastasis of cancer to the brain is a major contributor to patient morbidity and mortality. Prior work suggests that there is therapeutic potential in targeting metabolic processes within brain metastatic cancer, however how best to identify novel targets and select patient populations remains unclear. In this study, we determine what nutrients are available to breast cancer cells in the brain and how those nutrients are used. We also engineer breast cancer cells that are auxotrophic for specific nutrients and assess how this impacts tumor growth in the brain using various approaches. These methodologies include direct implantation into the brain and introduction into the circulation to evaluate tumor formation as brain metastases. Unexpectedly, we find that no single approach, including assessment of brain nutrient availability, tumor biosynthetic activity, and evaluation of genetic dependencies using in vivo CRISPR screens reliably predicts metabolic dependencies that broadly extend across models of breast cancer brain metastasis. Our findings underscore the necessity of a holistic approach in considering how best to identify and prioritize new targets for treating metastatic cancer. Citation Format: Keene L. Abbott, Sonu Subudhi, Raphael Ferreira, Yetiş Gültekin, Sophie C. Steinbuch, Sophie E. Honeder, Ashwin S Kumar, Michelle Wu, Diya Ramesh, Jacob Hansen, Lisa M. Riedmayr, Mark Duquette, Ahmed Ali, Nicole Henning, Sharanya Sivanand, Tenzin Kunchok, Millenia Waite, Brian T. Do, Virginia Spanoudaki, Francisco J. Sánchez-Rivera, George M. Church, Rakesh K Jain, Matthew G. Vander Heiden. Assessment of metabolic vulnerabilities of breast cancer brain metastasis [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference in Cancer Research: Expanding and Translating Cancer Synthetic Vulnerabilities; 2024 Jun 10-13; Montreal, Quebec, Canada. Philadelphia (PA): AACR; Mol Cancer Ther 2024;23(6 Suppl):Abstract nr A007.

Based on the data of Anhui Province from 2011-2018, the article uses entropy value method and super-efficient SBM model to measure the digital economy level and green economy efficiency of each province in the calendar year respectively and analyze them. The DF GMM model is constructed to conduct empirical research on the impact of digital economy level on green economy efficiency. The results of the study show that the development of digital economy in present Anhui Province can effectively improve the efficiency of green economy. Accordingly, policy suggestions are put forward to strengthen the digital economy to empower the green economy, control the increment of economic growth, control the size of the city, and adhere to the strategy of opening up to the outside world.