Hyperosmolarity Triggers the Warburg Effect in Chinese Hamster Ovary Cells and Reveals a Reduced Mitochondria Horsepower
Notice bibliographique
Résumé
Tumor cells are known to favor a glycolytic metabolism over oxidative phosphorylation (OxPhos), which takes place in mitochondria, to produce the energy and building blocks essential for cell maintenance and cell growth. This phenotypic property of tumor cells gives them several advantages over normal cells and is known as the Warburg effect. Tumors can be treated as a metabolic disease by targeting their bioenergetics capacity. Alpha-lipoic acid (ALA) and calcium hydroxycitrate (HCA) are two drugs known to target the Warburg effect in tumor cells and hence induce the mitochondria for ATP production. However, tumor cells, known to have an increased flux through glycolysis, are not able to handle the activation of their mitochondria by drugs or any other condition, leading to decoupling of gene regulation. In this study, these drug effects were studied by mimicking an inflammatory condition through the imposition of a hyperosmotic condition in Chinese hamster ovary (CHO) cells, which behave similarly to tumor cells. Indeed, CHO cells grown in high osmolarity conditions, using 200 mM mannitol, showed a pronounced Warburg effect phenotype. Our results show that hyperosmolar conditions triggered high-throughput glycolysis and enhanced glutaminolysis in CHO cells, such as during cancer cell proliferation in inflammatory tissue. Finally, we found that the hyperosmolar condition was correlated with increased mitochondrial membrane potential (ΔΨm) but mitochondrial horsepower seemed to vanish (h = Δp/ΔΨm), which may be explained by mitochondrial hyperfusion.
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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 ».