Energy Metabolism in Astrocytes and Neurons Treated with Manganese: Relation among Cell-Specific Energy Failure, Glucose Metabolism, and Intercellular Trafficking Using Multinuclear NMR-Spectroscopic Analysis
Notice bibliographique
Résumé
A central question in manganese neurotoxicity concerns mitochondrial dysfunction leading to cerebral energy failure. To obtain insight into the underlying mechanism(s), the authors investigated cell-specific pathways of [1-13C]glucose metabolism by high-resolution multinuclear NMR-spectroscopy. Five-day treatment of neurons with 100-micro mol/L MnCl(2) led to 50% and 70% decreases of ATP/ADP and phosphocreatine-creatine ratios, respectively. An impaired flux of [1-13C]glucose through pyruvate dehydrogenase, which was associated with Krebs cycle inhibition and hence depletion of [4-13C]glutamate, [2-13C]GABA, and [13C]glutathione, hindered the ability of neurons to compensate for mitochondrial dysfunction by oxidative glucose metabolism and further aggravated neuronal energy failure. Stimulated glycolysis and oxidative glucose metabolism protected astrocytes against energy failure and oxidative stress, leading to twofold increased de novo synthesis of [3-13C]lactate and fourfold elevated [4-13C]glutamate and [13C]glutathione levels. Manganese, however, inhibited the synthesis and release of glutamine. Comparative NMR data obtained from cocultures showed disturbed astrocytic function and a failure of astrocytes to provide neurons with substrates for energy and neurotransmitter metabolism, leading to deterioration of neuronal antioxidant capacity (decreased glutathione levels) and energy metabolism. The results suggest that, concomitant to impaired neuronal glucose oxidation, changes in astrocytic metabolism may cause a loss of intercellular homeostatic equilibrium, contributing to neuronal dysfunction in manganese neurotoxicity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».