GLUT1 and TUBB4 in Glioblastoma Could be Efficacious Targets
Notice bibliographique
Résumé
Glioblastoma multiforme (GBM) is the most aggressive and deadly brain tumor, portending a median 13-month survival even following gross total resection with adjuvant chemotherapy and radiotherapy. This prognosis necessitates improved therapies for the disease. A target of interest for novel chemotherapies is the Warburg Effect, which describes the tumor's shift away from oxidative phosphorylation towards glycolysis. Here, we elucidate GLUT1 (Glucose transporter 1) and one of its associated binding partners, TUBB4 (Tubulin 4), as potentially druggable targets in GBM. Using data mining approach, we demonstrate that GLUT1 is overexpressed as a function of tumor grade in astrocytoma's and that its overexpression is associated with poorer prognosis. Using both mass spectrometry performed on hGBM (human glioblastoma patient specimen) and in silico modeling, we show that GLUT1 interacts with TUBB4, and more accurately demonstrates GLUT1's binding with fasentin. Proximity ligation assay (PLA) and immunoprecipitation studies confirm GLUT1 interaction with TUBB4. Treatment of GSC33 and GSC28 cells with TUBB4 inhibitor, CR-42-24, reduces the expression of GLUT1 however, TUBB4 expression is unaltered upon fasentin treatment. Using human pluripotent stem cell antibody array, we demonstrate reduced levels of Oct3/4, Nanog, Sox2, Sox17, Snail and VEGFR2 (Vascular endothelial growth factor receptor 2) upon CR-42-24 treatment. Overall, our data confirm that silencing TUBB4 or GLUT1 reduce GSC tumorsphere formation, self-renewal and proliferation in vitro. These findings suggest GLUT1 and its binding partner TUBB4 as druggable targets that warrant further investigation in GBM.
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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 ».