Metabolic reprogramming enables hepatocarcinoma cells to efficiently adapt and survive to a nutrient-restricted microenvironment
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Notice bibliographique
Résumé
Hepatocellular carcinoma (HCC) is a metabolically heterogeneous cancer and the use of glucose by HCC cells could impact their tumorigenicity. Dt81Hepa1-6 cells display enhanced tumorigenicity compared to parental Hepa1-6 cells. This increased tumorigenicity could be explained by a metabolic adaptation to more restrictive microenvironments. When cultured at high glucose concentrations, Dt81Hepa1-6 displayed an increased ability to uptake glucose (P<0.001), increased expression of 9 glycolytic genes, greater GTP and ATP (P<0.001), increased expression of 7 fatty acid synthesis-related genes (P<0.01) and higher levels of Acetyl-CoA, Citrate and Malonyl-CoA (P<0.05). Under glucose-restricted conditions, Dt81Hepa1-6 used their stored fatty acids with increased expression of fatty acid oxidation-related genes (P<0.01), decreased triglyceride content (P<0.05) and higher levels of GTP and ATP (P<0.01) leading to improved proliferation (P<0.05). Inhibition of lactate dehydrogenase and aerobic glycolysis with sodium oxamate led to decreased expression of glycolytic genes, reduced lactate, GTP and ATP levels (P<0.01), increased cell doubling time (P<0.001) and reduced fatty acid synthesis. When combined with cisplatin, this inhibition led to lower cell viability and proliferation (P<0.05). This metabolic-induced tumorigenicity was also reflected in human Huh7 cells by a higher glucose uptake and proliferative capacity compared to HepG2 cells (P<0.05). In HCC patients, increased tumoral expression of Glut-1, Hexokinase II and Lactate dehydrogenase correlated with poor survival (P = 2.47E−5, P = 0.016 and P = 6.58E−5). In conclusion, HCC tumorigenicity can stem from a metabolic plasticity allowing them to thrive in a broader range of glucose concentrations. In HCC, combining glycolytic inhibitors with conventional chemotherapy could lead to improved treatment efficacy.
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Prédiction distillée sur la base complète
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Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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.
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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 découle