High Concentrations of H2O2 Make Aerobic Glycolysis Energetically More Favorable for Cellular Respiration
Notice bibliographique
Résumé
Since the original observation of the Warburg Effect in cancer cells, over 8 decades ago, the major question of why aerobic glycolysis is favored over oxidative phosphorylation has remained unresolved. An understanding of this phenomenon may well be the key to the development of more effective cancer therapies. In this paper, we use a semi-empirical method to throw light on this puzzle. We show that aerobic glycolysis is in fact energetically more favorable than oxidative phosphorylation for concentrations of peroxide (H2O2) above some critical threshold value. The fundamental reason for this is the activation and high engagement of the pentose phosphate pathway (PPP) in response to the production of reactive oxygen species (ROS) H2O2 by mitochondria and the high concentration of H2O2 (produced by mitochondria and other sources). This makes oxidative phosphorylation an inefficient source of energy since it leads (despite high levels of ATP production) to a concomitant high energy consumption in order to respond to the hazardous waste products resulting from cellular processes associated with this metabolic pathway. We also demonstrate that the high concentration of H2O2 results in an increased glucose consumption, and also increases the lactate production in the case of glycolysis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».