SK channel-mediated metabolic escape to glycolysis inhibits ferroptosis and supports stress resistance in C. elegans
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Metabolic flexibility is an essential characteristic of eukaryotic cells in order to adapt to physiological and environmental changes. Especially in mammalian cells, the metabolic switch from mitochondrial respiration to aerobic glycolysis provides flexibility to sustain cellular energy in pathophysiological conditions. For example, attenuation of mitochondrial respiration and/or metabolic shifts to glycolysis result in a metabolic rewiring that provide beneficial effects in neurodegenerative processes. Ferroptosis, a non-apoptotic form of cell death triggered by an impaired redox balance is gaining attention in the field of neurodegeneration. We showed recently that activation of small-conductance calcium-activated K + (SK) channels modulated mitochondrial respiration and protected neuronal cells from oxidative death. Here, we investigated whether SK channel activation with CyPPA induces a glycolytic shift thereby increasing resilience of neuronal cells against ferroptosis, induced by erastin in vitro and in the nematode C. elegans exposed to mitochondrial poisons in vivo. High-resolution respirometry and extracellular flux analysis revealed that CyPPA, a positive modulator of SK channels, slightly reduced mitochondrial complex I activity, while increasing glycolysis and lactate production. Concomitantly, CyPPA rescued the neuronal cells from ferroptosis, while scavenging mitochondrial ROS and inhibiting glycolysis reduced its protection. Furthermore, SK channel activation increased survival of C. elegans challenged with mitochondrial toxins. Our findings shed light on metabolic mechanisms promoted through SK channel activation through mitohormesis, which enhances neuronal resilience against ferroptosis in vitro and promotes longevity in vivo.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
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.
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 tête enseignante, 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 ».