Abstract Metastasis is a significant contributor to morbidity and mortality for many cancer patients and remains a major obstacle for effective treatment. In many tissue types, metastasis is fueled by the epithelial-to-mesenchymal transition (EMT)—a dynamic process characterized by phenotypic and morphologic changes concomitant with increased migratory and invasive potential. Recent experimental and theoretical evidence suggests that cells can be stably halted en route to EMT in a hybrid E/M phenotype. Cells in this phenotype tend to move collectively, forming clusters of circulating tumor cells that are key tumor-initiating agents. Here, we developed an inferential model built on the gene expression of multiple cancer subtypes to devise an EMT metric that characterizes the degree to which a given cell line exhibits hybrid E/M features. Our model identified drivers and fine-tuners of epithelial–mesenchymal plasticity and recapitulated the behavior observed in multiple in vitro experiments across cancer types. We also predicted and experimentally validated the hybrid E/M status of certain cancer cell lines, including DU145 and A549. Finally, we demonstrated the relevance of predicted EMT scores to patient survival and observed that the role of the hybrid E/M phenotype in characterizing tumor aggressiveness is tissue and subtype specific. Our algorithm is a promising tool to quantify the EMT spectrum, to investigate the correlation of EMT score with cancer treatment response and survival, and to provide an important metric for systematic clinical risk stratification and treatment. Cancer Res; 77(22); 6415–28. ©2017 AACR.

Abstract Exposure to chronic psychosocial stress is a risk factor for metabolic disorders. Because dipeptidyl peptidase‐4 (DPP4) and cysteinyl cathepsin K (CTSK) play important roles in human pathobiology, we investigated the role(s) of DPP4 in stress‐related adipocyte differentiation, with a focus on the glucagon‐like peptide‐1 (GLP‐1)/adiponectin‐CTSK axis in vivo and in vitro. Plasma and inguinal adipose tissue from non‐stress wild‐type (DPP4 +/+ ), DPP4‐knockout (DPP4 −/− ) and CTSK‐knockout (CTSK −/− ) mice, and stressed DPP4 +/+ , DPP4 −/− , CTSK −/− , and DPP4 +/+ mice underwent stress exposure plus GLP‐1 receptor agonist exenatide loading for 2 weeks and then were analyzed for stress‐related biological and/or morphological alterations. On day 14 under chronic stress, stress decreased the weights of adipose tissue and resulted in harmful changes in the plasma levels of DPP4, GLP‐1, CTSK, adiponectin, and tumor necrosis factor‐α proteins and the adipose tissue levels of CTSK, preadipocyte factor‐1, fatty acid binding protein‐4, CCAAT/enhancer binding protein‐α, GLP‐1 receptor, peroxisome proliferator‐activated receptor‐γ, perilipin2, secreted frizzled‐related protein‐4, Wnt5α, Wnt11 and β‐catenin proteins and/or mRNAs as well as macrophage infiltration in adipose tissue; these changes were rectified by DPP4 deletion. GLP‐1 receptor activation and CTSK deletion mimic the adipose benefits of DPP4 deficiency. In vitro, CTSK silencing and overexpression respectively prevented and facilitated stress serum and oxidative stress‐induced adipocyte differentiation accompanied with changes in the levels of pref‐1, C/EBP‐α, and PPAR‐γ in 3T3‐L1 cells. Thus, these findings indicated that increased DPP4 plays an essential role in stress‐related adipocyte differentiation, possibly through a negative regulation of GLP‐1/adiponectin‐CTSK axis activation in mice under chronic stress conditions.

Abstract Ethanol can directly or indirectly lead to cognitive and mental disorders. The long‐term intake of alcohol can directly affect the distribution of gut microbiota. Lactobacillus rhamnosus GG (LGG) is a natural bacterium isolated from healthy human intestines that has the function of preventing cytokine‐induced cell apoptosis and protecting cell barriers. However, the regulatory effect of LGG on cognitive and mental disorders caused by chronic ethanol exposure (CEE) is still unclear. In this study, we established a CEE mouse model through free alcohol consumption and added LGG or antibiotics in the later stages of the model. Sequencing analysis of the 16S rRNA gene showed that CEE resulted in a decrease in the abundance and diversity of mouse gut microbial communities accompanied by alterations in the relative abundance of multiple enterobacterial genera. The use of LGG and antibiotics alleviated the depression‐like behaviour and cognitive impairment of CEE‐induced mice, reduced expression of inflammatory factors such as interleukin (IL)‐6, IL‐1β and tumour necrosis factor (TNF)‐α in the ileum, serum and brain and increased the expression of synaptophysin (SYN), postsynaptic density protein‐95 (PSD‐95) and brain‐derived neurotrophic factor (BDNF) in the hippocampus. Together, LGG can alleviate depression‐like behaviour caused by CEE in mice while also improving cognitive and memory functions through reducing peripheral and nervous system inflammation factors and balancing gut microbiota.

The evolution of therapeutic resistance is a major cause of death for patients with solid tumors. The development of therapy resistance is shaped by the ecological dynamics within the tumor microenvironment and the selective pressure induced by the host immune system. These ecological and selective forces often lead to evolutionary convergence on one or more pathways or hallmarks that drive progression. These hallmarks are, in turn, intimately linked to each other through gene expression networks. Thus, a deeper understanding of the evolutionary convergences that occur at the gene expression level could reveal vulnerabilities that could be targeted to treat therapy-resistant cancer. To this end, we used a combination of phylogenetic clustering, systems biology analyses, and wet-bench molecular experimentation to identify convergences in gene expression data onto common signaling pathways. We applied these methods to derive new insights about the networks at play during TGF-β-mediated epithelial-mesenchymal transition in a lung cancer model system. Phylogenetics analyses of gene expression data from TGF-β treated cells revealed evolutionary convergence of cells toward amine-metabolic pathways and autophagy during TGF-β treatment. Using high-throughput drug screens, we found that knockdown of the autophagy regulatory, ATG16L1, re-sensitized lung cancer cells to cancer therapies following TGF-β-induced resistance, implicating autophagy as a TGF-β-mediated chemoresistance mechanism. Analysis of publicly-available clinical data sets validated the adverse prognostic importance of ATG16L expression in multiple cancer types including kidney, lung, and colon cancer patients. These analyses reveal the usefulness of combining evolutionary and systems biology methods with experimental validation to illuminate new therapeutic vulnerabilities.

Several scholarly publications have thoroughly examined the significant role of autophagy in the pathogenesis, progression, and treatment of retinal diseases. This research utilized bibliometric analysis to identify the primary areas of focus and emerging trends within the discipline and offer a comprehensive summary.

The clean energy sources such as hydropower and wind power increase dramatically due to the non-renewable and environmental pollution of fossil energy, which also bring some new problems to the dispatching operation of the power system. To deal with the problem induced by the optimal operation of multi-source energy in a single period of day-ahead plan, we propose an optimal joint clearing model, which coupling the random variables of intermittent power sources and determinant variables of conventional power sources in a large multi-time scale including mid-long term, day-ahead, and real-time. Based on the joint clearing model, the example of multi-source power system from Fujian power grid is simulated, the outputs of multi-source units are well coordinated, where the complementary characteristics and benefits of multiple energy sources are achieved.

E-cadherin, an epithelial-specific cell-cell adhesion molecule, plays multiple roles in maintaining adherens junctions, regulating migration and invasion, and mediating intracellular signaling. Downregulation of E-cadherin is a hallmark of epithelial-mesenchymal transition (EMT) and correlates with poor prognosis in multiple carcinomas. Conversely, upregulation of E-cadherin is prognostic for improved survival in sarcomas. Yet, despite the prognostic benefit of E-cadherin expression in sarcoma, the mechanistic significance of E-cadherin in sarcomas remains poorly understood. Here, by combining mathematical models with wet-bench experiments, we identify the core regulatory networks mediated by E-cadherin in sarcomas, and decipher their functional consequences. Unlike in carcinomas, E-cadherin overexpression in sarcomas does not induce a mesenchymal-epithelial transition (MET). However, E-cadherin acts to reduce both anchorage-independent growth and spheroid formation of sarcoma cells. Ectopic E-cadherin expression acts to downregulate phosphorylated CREB (p-CREB) and the transcription factor, TBX2, to inhibit anchorage-independent growth. RNAi-mediated knockdown of TBX2 phenocopies the effect of E-cadherin on p-CREB levels and restores sensitivity to anchorage-independent growth in sarcoma cells. Beyond its signaling role, E-cadherin expression in sarcoma cells can also strengthen cell-cell adhesion and restricts spheroid growth through mechanical action. Together, our results demonstrate that E-cadherin inhibits sarcoma aggressiveness by preventing anchorage-independent growth.