Tumor cells gain a survival/growth advantage by adapting their metabolism to respond to environmental stress, a process known as metabolic transformation. The best-known aspect of metabolic transformation is the Warburg effect, whereby cancer cells up-regulate glycolysis under aerobic conditions. However, other mechanisms mediating metabolic transformation remain undefined. Here we report that carnitine palmitoyltransferase 1C (CPT1C), a brain-specific metabolic enzyme, may participate in metabolic transformation. CPT1C expression correlates inversely with mammalian target of rapamycin (mTOR) pathway activation, contributes to rapamycin resistance in murine primary tumors, and is frequently up-regulated in human lung tumors. Tumor cells constitutively expressing CPT1C show increased fatty acid (FA) oxidation, ATP production, and resistance to glucose deprivation or hypoxia. Conversely, cancer cells lacking CPT1C produce less ATP and are more sensitive to metabolic stress. CPT1C depletion via siRNA suppresses xenograft tumor growth and metformin responsiveness in vivo. CPT1C can be induced by hypoxia or glucose deprivation and is regulated by AMPKα. Cpt1c -deficient murine embryonic stem (ES) cells show sensitivity to hypoxia and glucose deprivation and altered FA homeostasis. Our results indicate that cells can use a novel mechanism involving CPT1C and FA metabolism to protect against metabolic stress. CPT1C may thus be a new therapeutic target for the treatment of hypoxic tumors.

ABSTRACT Aims/hypothesis Beta-site amyloid precursor protein-cleaving enzyme 1 (BACE1) is required for the production of toxic amyloid peptides and is highly expressed in the brain, but also to a lesser extent in major peripheral organs such as muscle and liver. In contrast, BACE2 is mainly expressed in peripheral tissues and is enriched in pancreatic beta cells, where it regulates beta- cell function and mass. Previous reports demonstrated that loss of BACE1 function decreases body weight, protects against diet-induced obesity and enhances insulin sensitivity in mice, whereas mice lacking Bace2 exhibit reduced blood glucose levels, improved intraperitoneal glucose tolerance and increased beta-cell mass. Impaired glucose homeostasis and insulin resistance are hallmarks of type 2 diabetes and have been implicated in Alzheimer’s disease. Therefore, we tested the contribution of the individual BACE isoforms to those metabolic phenotypes by placing Bace1 knockout (KO), Bace2 KO, Bace1/2 double knockout (dKO) and wild-type (WT) mice on a high-fat high-cholesterol diet (HFD) for 16 weeks. Methods Bace1 KO ( n = 18), Bace2 KO ( n = 18), Bace1/2 dKO ( n = 18) and WT C57BL/6N mice ( n = 54) were fed a HFD for 16 weeks (age 9–25 weeks). Body composition was measured before initiation of the HFD and after 11 weeks of HFD. Oral glucose tolerance and insulin sensitivity tests were performed after 12 and 13 weeks of HFD, respectively, and full blood chemistry was analyzed after 16 weeks of HFD. The effects of subchronic BACE1/2 inhibition were assessed by administration of 10 mg/kg/day of the dual BACE1/2 inhibitor MBi-3 in a HFD fed to C57BL/6N mice for 3 weeks. Results Bace1 KO and Bace1/2 dKO mice showed decreased body weight and improved glucose tolerance and insulin resistance vs. WT mice. Conversely, Bace2 KO mice did not show any significant differences in body weight, glucose tolerance or insulin resistance under our experimental conditions. Finally, subchronic MBi-3–mediated BACE1/2 inhibition in mice in conjunction with a HFD resulted in a modest improvement of glucose tolerance. Conclusions/interpretation Our data indicate that lack of BACE1 – but not BACE2 – function contributes mainly to the metabolic phenotypic changes observed in Bace1/2 dKO mice, suggesting that inhibition of BACE1 has the greater role (vs. BACE2) in any potential improvements in metabolic homeostasis. HIGHLIGHTS Insulin resistance may develop in the brains of patients with Alzheimer’s disease (83/85 characters) BACE1 and BACE2 may play a role in glucose homeostasis and insulin sensitivity (80/85 characters) Body weight in mice decreased with Bace1 KO and Bace1/2 KO but not Bace2 KO alone (83/85 characters) Bace1 and Bace1/2, but not Bace2, KO improved glucose tolerance/insulin resistance (84/85 characters) Improved metabolic homeostasis may follow loss of BACE1 rather than BACE 2 activity (85/85 characters)

High-throughput phenomic projects typically generate complex data from small treatment and large control groups. These control groups increase the power of the analyses but introduce variation over time. A method is needed to locally select controls that maximise the analytic power while minimising the noise level from unspecified environmental factors. Here we introduce "soft windowing", a methodological approach that selects a window of time to accommodates the most appropriate controls for analysis. Using phenotype data from the International Mouse Phenotyping Consortium (IMPC), adaptive windows are applied so that control data collected locally to mutants are assigned the maximal weight, while data collected earlier or later has less weight. We apply this method to IMPC data and compare the results with those obtained by applying a standard non-windowed approach. Following a resampling approach in which samples of equal size and structure to that of mutants are drawn from control data, we demonstrate a 10% reduction of false positives from 2.5 million analyses. Further, we applied the method as part of the IMPC statistical pipeline that seeks to establish gene-phenotype associations by comparing mutants vs control data. We report an increase of 30% in the total significant p-values, as well as 106 vs 99 disease models with the soft-windowed and non-windowed approaches, respectively, from a set of 2,082 mutant mouse lines. Our method is generalisable and can benefit other large-scale phenomic projects such as the UK Biobank and the All of Us resources.