Hexokinase 2 Regulates Ovarian Cancer Cell Migration, Invasion and Stemness via FAK/ERK1/2/MMP9/NANOG/SOX9 Signaling Cascades
Notice bibliographique
Résumé
Metabolic reprogramming is a common phenomenon in cancers. Thus, glycolytic enzymes could be exploited to selectively target cancer cells in cancer therapy. Hexokinase 2 (HK2) converts glucose to glucose-6-phosphate, the first committed step in glucose metabolism. Here, we demonstrated that HK2 was overexpressed in ovarian cancer and displayed significantly higher expression in ascites and metastatic foci. HK2 expression was significantly associated with advanced stage and high-grade cancers, and was an independent prognostic factor. Functionally, knockdown of HK2 in ovarian cancer cell lines and ascites-derived tumor cells hindered lactate production, cell migration and invasion, and cell stemness properties, along with reduced FAK/ERK1/2 activation and metastasis- and stemness-related genes. 2-DG, a glycolysis inhibitor, retarded cell migration and invasion and reduced stemness properties. Inversely, overexpression of HK2 promoted cell migration and invasion through the FAK/ERK1/2/MMP9 pathway, and enhanced stemness properties via the FAK/ERK1/2/NANOG/SOX9 cascade. HK2 abrogation impeded in vivo tumor growth and dissemination. Notably, ovarian cancer-associated fibroblast-derived IL-6 contributed to its up-regulation. In conclusion, HK2, which is regulated by the tumor microenvironment, controls lactate production and contributes to ovarian cancer metastasis and stemness regulation via FAK/ERK1/2 signaling pathway-mediated MMP9/NANOG/SOX9 expression. HK2 could be a potential prognostic marker and therapeutic target for ovarian cancer.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».