Protein tyrosine phosphatome metabolic screen identifies TC‐PTP as a positive regulator of cancer cell bioenergetics and mitochondrial dynamics
Notice bibliographique
Résumé
Metabolic reprogramming occurs in cancer cells and is regulated partly by the opposing actions of tyrosine kinases and tyrosine phosphatases. Several members of the protein tyrosine phosphatase (PTP) superfamily have been linked to cancer as either pro-oncogenic or tumor-suppressive enzymes. In order to investigate which PTPs can modulate the metabolic state of cancer cells, we performed an shRNA screen of PTPs in HCT116 human colorectal cancer cells. Among the 72 PTPs efficiently targeted, 24 were found to regulate mitochondrial respiration, 8 as negative and 16 as positive regulators. Of the latter, we selected TC-PTP (PTPN2) for further characterization since inhibition of this PTP resulted in major functional defects in oxidative metabolism without affecting glycolytic flux. Transmission electron microscopy revealed an increase in the number of damaged mitochondria in TC-PTP-null cells, demonstrating the potential role of this PTP in regulating mitochondrial homeostasis. Downregulation of STAT3 by siRNA-mediated silencing partially rescued the mitochondrial respiration defect observed in TC-PTP-deficient cells, supporting the role of this signaling axis in regulating mitochondrial activity. In addition, mitochondrial stress prevented an increased expression of electron transport chain-related genes in cells with TC-PTP silencing, correlating with decreased ATP production, cellular proliferation, and migration. Our shRNA-based metabolic screen revealed that PTPs can serve as either positive or negative regulators of cancer cell metabolism. Taken together, our findings uncover a new role for TC-PTP as an activator of mitochondrial metabolism, validating this PTP as a key target for cancer therapeutics.
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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 ».