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Enregistrement W3010288893 · doi:10.1093/jbcr/iraa024.057

53 Regulation of Glycolysis and the Warburg Effect in Keloids

2020· article· en· W3010288893 sur OpenAlexaff
Roohi Vinaik, Dalia Barayan, Marc G. Jeschke

Notice bibliographique

RevueJournal of Burn Care & Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueKruppel-like factors research
Établissements canadiensSunnybrook HospitalHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGLUT1MedicineKeloidTotal body surface areaGlycolysisBurn injuryDownregulation and upregulationInternal medicineInflammationEndocrinologyGlucose transporterPathologyMetabolismSurgeryBiochemistryGeneBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction Hypertrophic and keloid scarring are considered as major determinants for long-term outcomes and quality of life for burn survivors. Keloid development is predicated on prolonged local inflammation and altered glucose metabolism. Owing to its tumor-like dependence on glucose, we hypothesized that keloids would display the bioenergetics of cancer cells; namely, increased glucose uptake via Glut1 and upregulation of key glycolytic enzymes. Furthermore, burn patients who develop keloids potentially demonstrate early evidence of the aforementioned features compared to non-keloid patients. Therefore, elevated Glut1 expression could serve as a marker for keloid development in burn patients. Methods We enrolled 27 control burn patients with 39% ± 4% total body surface area (TBSA) burns. The keloid burn group included 9 burn patients with 47% ± 9% TBSA burns. Skin was obtained for histology, gene and protein expression at 0–17 days post-burn. Results Keloids have higher Glut1 expression compared to normal and burn skin (7.72 vs. 0.15, p< 0.001; 7.72 vs. 2.35, p< 0.05). Keloids also exhibit enhanced expression of critical glycolytic enzymes compared to burn skin at 7–10 days post-burn (HK2: 4.14 vs. 2.36, p< 0.001; PFK1: 6.51 vs. 3.83, p< 0.001; PFK2: 5.35 vs. 1.27, p< 0.001; PDK1: 5.50 vs. 4.31, p< 0.05; PKM2: 7.58 vs. 2.98, p< 0.001). A Glut1 time-course analysis in burn skin from non-keloid patients indicated a significant elevation at 7–10 days post-burn compared to normal skin (3.22 vs. 0.20, p< 0.01). Skin from keloid burn patients prior to development of keloids demonstrate higher Glut1 expression compared to skin from non-keloid controls when matched by days post-burn (40.5 vs. 0.58 at 0–2 days, p< 0.05). Conclusions Patients who develop post-burn keloids exhibit early risk factors prior to the development of keloids (e.g. elevated skin Glut1). Keloids have an augmented reliance on glycolysis compared to burn skin. Therefore, early identification and targeting glycolysis in susceptible patients is key. Applicability of Research to Practice Upregulation of glycolytic enzymes and transporters such as Glut1 may serve as keloid predictive markers. Identification of at-risk patients allows for a tailored treatment regimen that targets dysregulated glycolysis in these patients. Pharmaceutical agents like shikonin suppress multiple glycolytic steps, serving as an effective means to interfere with the proliferative capacity of keloids. Potentially, local shikonin administration could serve as a therapy in select patients exhibiting keloid risk factors.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,224

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,323 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
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