PINK1 Is a Negative Regulator of Growth and the Warburg Effect in Glioblastoma
Notice bibliographique
Résumé
Proliferating cancer cells are characterized by high rates of glycolysis, lactate production, and altered mitochondrial metabolism. This metabolic reprogramming provides important metabolites for proliferation of tumor cells, including glioblastoma. These biological processes, however, generate oxidative stress that must be balanced through detoxification of reactive oxygen species (ROS). Using an unbiased retroviral loss-of-function screen in nontransformed human astrocytes, we demonstrate that mitochondrial PTEN-induced kinase 1 (PINK1) is a regulator of the Warburg effect and negative regulator of glioblastoma growth. We report that loss of PINK1 contributes to the Warburg effect through ROS-dependent stabilization of hypoxia-inducible factor-1A and reduced pyruvate kinase muscle isozyme 2 activity, both key regulators of aerobic glycolysis. Mechanistically, PINK1 suppresses ROS and tumor growth through FOXO3a, a master regulator of oxidative stress and superoxide dismutase 2. These findings highlight the importance of PINK1 and ROS balance in normal and tumor cells. PINK1 loss was observed in a significant number of human brain tumors including glioblastoma (n > 900) and correlated with poor patient survival. PINK1 overexpression attenuates in vivo glioblastoma growth in orthotopic mouse xenograft models and a transgenic glioblastoma model in Drosophila Cancer Res; 76(16); 4708-19. ©2016 AACR.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».