Development of a depression-related allostatic load index applicable to an animal model and evaluation of its association with tumor growth

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Recent studies have reported a global increase in the prevalence of depression, which has been shown to negatively affect other diseases. Under persistent stress, metabolic adaptation known as allostasis are activated to maintain physiological stability. However, when stress is prolonged, the metabolic state may shift toward a disease-prone condition referred to as allostatic overload. Although the allostatic load index (ALI) has been widely used in clinical studies to evaluate allostatic load, existing approaches rely primarily on clinical parameters and therefore fail to adequately reflect metabolic changes and remain difficult to apply in preclinical models. Most preclinical studies have focused on combining stress and tumor models or evaluating the anticancer effects of antidepressants, while applications of ALI in animal research remain extremely limited. The primary objective of this study was to establish a preclinical ALI evaluation framework and to elucidate the pathological association between this index and tumor progression. Male mice were exposed to chronic unpredictable mild stress (CUMS) for five weeks, with fluoxetine administered during the final four weeks of the stress period. Following the stress protocol, depression-like behaviors were assessed, and blood samples were collected for analysis. Subsequently, B16F10 melanoma cells were subcutaneously inoculated. To characterize metabolic changes, biochemical assays and targeted metabolomic profiling via LC-MS/MS were performed. CUMS exposure elicited marked depression-like phenotypes and systemic metabolic dysregulation, both of which were effectively mitigated by fluoxetine intervention. To quantify this physiological strain, a random forest-based ALI model was developed by integrating behavioral, biochemical, and metabolomic parameters into a single predictive framework. The ALI values were significantly exacerbated in the chronic stress group but underwent a notable reduction following pharmacological treatment with fluoxetine. Ultimately, this study demonstrates that the stress-induced elevation in ALI accelerates tumor growth and maintains a robust positive correlation with tumor size. The proposed ALI model provides a foundational framework for assessing disease risk and predicting therapeutic responses in the field of stress-related pathologies and oncology.

국문 초록 (Abstract)

최근 연구들에 따르면 전 세계적으로 우울증의 유병률이 증가하고 있으며, 이는 다른 질환에도 부정적인 영향을 미치는 것으로 보고되었다. 스트레스 조건 하에서는 대사적 적응 과정인 알로스타시스가 활성화된다. 그러나 스트레스가 장기화될 경우, 이러한 대사적 상태는 알로스타시스 과부하라 불리는 질병 취약 상태로 전환될 수 있다. 알로스타시스 부하를 평가하기 위해 알로스타시스 로드 지수가 임상 연구에서 활용되었으나 기존 접근법은 주로 임상 지표에 의존하고 있어 대사적 변화를 충분히 반영하지 못하며, 전임상 연구에 적용하는 데에도 한계가 있다. 대부분 전임상 연구는 스트레스와 종양 모델을 단순히 결합하거나 항우울제의 항암 효과를 평가하는 데 초점을 맞추어 왔으며, 동물 연구에서 알로스타시스 로드 지수를 적용하는 사례는 제한적이다. 본 연구의 주요 목적은 전임상 수준에서 적용 가능한 알로스타시스 로드 지수 평가 방법을 구축하고, 이 지수와 종양 성장 간의 병리학적 연관성을 규명하는 데 있다. 수컷 마우스는 5주간 만성 예측 불가능한 스트레스에 노출되었으며, 스트레스 기간 중 마지막 4주 동안 플루옥세틴을 투여하였다. 스트레스 프로토콜 종료 후 우울 유사 행동을 평가하고 혈액 샘플을 수집하였으며, 이후 B16F10 흑색종 세포를 피하 접종하였다. 대사적 변화를 규명하기 위해 생화학적 분석과 액체 크로마토그래피-텐덤 질량분석기 기반 표적 대사체 분석을 수행하였다. 만성 스트레스 노출은 우울 유사 행동과 전신적 대사 이상을 유발하였으며, 이러한 변화는 플루옥세틴 투여에 의해 효과적으로 완화되었다. 이러한 생리적 부담을 정량화하기 위해 행동학적 지표, 생화학적 지표, 그리고 대사체 데이터를 통합한 랜덤 포레스트 기반 알로스타시스 부하 지수 평가 모델을 구축하였다. 알로스타시스 부하 지수는 만성 스트레스군에서 유의하게 증가하였으며 플루옥세틴을 통한 약리학적 개입 후 현저히 감소하였다. 궁극적으로 본 연구는 스트레스로 유도된 부하 지수 증가가 종양 성장을 가속화하며, 종양 크기와 양의 상관관계를 유지함을 입증하였다. 본 연구에서 제시한 알로스타시스 부하 지수 평가 모델은 스트레스 관련 질환 및 종양학 분야에서 질병 위험 평가와 치료 반응 예측을 위한 기초적인 평가 프레임워크 및 학술적 근거를 제공한다.

목차 (Table of Contents)

• Ⅰ. INTRODUCTION １
• 1. The concept of allostasis １
• 2. Comprehensive understanding of depression and its impact on other diseases ３
• 3. Antidepressants as therapeutic agents for depression ５
• 3.1. Selective serotonin reuptake inhibitors (SSRIs) ５
• 3.2. Serotonin-Norepinephrine reuptake inhibitors (SNRIs) ６
• 3.3 Tricyclic antidepressants (TCAs) ６
• 4. Chronic stress models in rodents ６
• 5. Metabolomics in disease-based research ８
• 5.1. Non-targeted metabolomics ９
• 5.2. Targeted metabolomics ９
• 6. Aim of this study １０
• Ⅱ. MATERIALS AND METHODS １２
• 1. Chemicals and reagents １２
• 2. Cell lines and culture １２
• 3. Animal experiments １３
• 3.1. Animals and drugs １３
• 3.2. Chronic unpredictable mild stress model １４
• 3.3. Subcutaneous tumor xenograft １７
• 3.4. Behavioral tests １７
• 3.4.1. Tail suspension test (TST) １７
• 3.4.2. Forced swim test (FST) １８
• 3.4.3. Sucrose preference test (SPT) １８
• 3.4.4. Open field test (OFT) １９
• 4. Sample collection and target selection １９
• 4.1. Sample collection １９
• 4.2. Selection of analytical targets ２０
• 5. Blood glucose levels measurements and assays ２１
• 6. Targeted LC-MS/MS analysis ２２
• 6.1. Instrumentation ２２
• 6.2. Preparation of standards, stock solutions ２５
• 6.3. Optimization of sample preparation method ２５
• 6.4. Method Validation ２６
• 7. Establishment and application of an ALI evaluation method ２７
• 8. Statistical analysis ２９
• Ⅲ. RESULTS AND DISCUSSION ３０
• 1. Validation of the CUMS model ３０
• 1.1. Food intake and body weight ３０
• 1.2. Behavior tests ３３
• 2. Changes in blood glucose, lipoprotein, and corticosterone levels by CUMS ３７
• 3. Optimization of LC-MS/MS analysis for target metabolites ４１
• 3.1. Optimization of sample preparation method ４１
• 3.2. Method validation ４４
• 4. Analysis of changed metabolites using LC-MS/MS ５１
• 5. Comparison of tumor growth altered by CUMS ５４
• 6. Establishment of an ALI assessment method ５７
• 7. Application of the ALI assessment model and correlation with tumor growth ６３
• Ⅳ. LIMITATIONS AND FUTURE STUDY ６７
• Ⅴ. CONCLUSION ６９
• Ⅵ. REFERENCES ７１
• 논문요약 ８２