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Enregistrement W3172531057 · doi:10.1096/fasebj.2021.35.s1.02185

Characterization of a Novel HEK293 Cell Line (HEK293‐ENT1KO) to Assess the Role of Equilibrative Nucleoside Transporter Subtype‐2

2021· article· en· W3172531057 sur OpenAlexaff
Nayiar Shahid, Christopher Chromwell, Basil P. Hubbard, James R. Hammond

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdenosine and Purinergic Signaling
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHEK 293 cellsNucleosideChemistryTransporterBiologyCell cultureGeneticsBiochemistryGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Equilibrative nucleoside transporters (ENT) mediate the transmembrane flux of endogenous nucleosides and nucleoside/nucleobase‐analog drugs that are used to treat breast, endometrial and uterine cancers (gemcitabine), lymphoma (cytarabine), as well as viral infections in pregnant women (ribavirin, abacavir). Of the two major ENT subtypes (ENT1, ENT2), ENT1 has been studied the most due to its relative predominance in most tissues, and the availability of the highly selective ENT1 inhibitor, nitrobenzylthioinosine (NBMPR). In contrast, there is much less information on how drugs interact with ENT2 or factors that affect ENT2 expression. This is mainly due to the fact that ENT2 is expressed at relatively lower levels concomitantly with ENT1, and no selective ENT2 inhibitor is available. Objectives To develop a model where ENT2 can be studied in isolation, we created a novel Human Embryonic Kidney (HEK293) cell mutant that lacks ENT1 (using CRISPR‐Cas9), leaving ENT2 as the only functional ENT in this system. We now report on the characterization of this HEK293‐ENT1KO model in terms of ENT2 expression, functional activity and the affinity of ENT2 for a range of known nucleoside/nucleobase compounds (endogenous and therapeutic analogs) in the absence of ENT1 interference. Potential compensatory changes in other genes associated with nucleoside metabolism were also assessed. Methods Transporter function was assessed through measurement of the initial rates of [ 3 H]2‐chloroadenosine uptake (2.5 ‐ 300 µM). K i values for inhibitors were defined using the IC 50 derived from concentration‐response curve analyses and the K m of [ 3 H]2‐chloroadenosine for ENT2 determined in this model. Data are expressed as mean ± SEM. The presence or absence of ENT1 was determined based on the binding of [ 3 H]NBMPR. Protein levels were assessed by immunoblotting using ENT‐specific antibodies, and changes in gene expression were examined by qPCR. Results HEK293‐ENT1KO cells had a similar level of ENT2 uptake (K m 104.7 µM ± 51.9, V max 1.6 pmol/µl/s ±0.4) as wild‐type (K m 105.3 µM ± 37.2, V max 1.4 pmol/µl/s ± 0.2). Neither [ 3 H]NBMPR binding sites nor ENT1 protein were observed in HEK293‐ENT1KO cells indicating the complete loss of ENT1. The relative expression of the gene encoding ENT1, SLC29A1, was negligible in the ENT1KO cells compared to the WT HEK293. ENT2 endogenously expressed in HEK293‐ENT1KO cells showed the expected affinities for known substrates such as adenine (2300 ± 750 µM), hypoxanthine (340 ± 54 µM), inosine (74.5 ± 29.9 µM), uridine (184.5 ± 33.7 µM), thymidine (42.4 ± 7.9 µM), guanosine (1500 ± 30 µM), gemcitabine (820 ± 79 µM), ribavirin (500 ± 140 µM) and abacavir (170 ± 18 µM). It also had the expected affinities for inhibitors such as NBMPR (2.9 ± 0.3 µM), dipyridamole (0.5 ± 0.1 µM), dilazep (2.6 ± 0.9 µM), and ticagrelor (11 ± 2.4 µM). Conclusion Our data suggest that removing ENT1 from HEK293 cells does not impact the expression, function or affinity of ENT2. This model can be used to advance our knowledge of pathways that regulate ENT2 expression and activity. It will also be a useful model for screening novel ENT2 inhibitors and substrates of potential therapeutic value.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,005

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,225 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2021
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