Glycolytic reprogramming in cancer cells: PKM2 dimer predominance induced by pulsatile PFK-1 activity
Notice bibliographique
Résumé
The glycolytic enzyme pyruvate kinase M2 (PKM2) exists in both catalytically inactive dimeric and active tetrameric forms. In cancer cells, PKM2 dimer predominance contributes to tumor growth by triggering glycolytic reprogramming. However, the mechanism that promotes PKM2 dimer predominance over tetramer in cancer cells remains elusive. Here, we show that pulsatile phosphofructokinase (PFK-1) activity results in PKM2 dimer predominance. Mathematical simulations predict that pulsatile PFK-1 activity prevents the formation of PKM2 tetramer even under high levels of fructose-1,6-bisphosphate (FBP), a PKM2 tetramer-promoting metabolite produced by PFK-1. We experimentally confirm these predictions at the single-molecule level by providing evidence for pulsatile PFK-1 activity-induced synchronized dissociation of PKM2 tetramers and the subsequent accumulation of PKM2 dimers under high levels of FBP in HeLa cells. Moreover, we show that pulsatile PFK-1 activity-induced PKM2 dimer predominance also controls cell proliferation. Thus, our study reveals the significance of pulsatile PFK-1 activity in cancer cell metabolism.
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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 ».