Nuclear HKII–P-p53 (Ser15) Interaction is a Prognostic Biomarker for Chemoresponsiveness and Glycolytic Regulation in Epithelial Ovarian Cancer
Notice bibliographique
Résumé
In epithelial ovarian cancer (EOC), carboplatin/cisplatin-induced chemoresistance is a major hurdle to successful treatment. Aerobic glycolysis is a common characteristic of cancer. However, the role of glycolytic metabolism in chemoresistance and its impact on clinical outcomes in EOC are not clear. Here, we show a functional interaction between the key glycolytic enzyme hexokinase II (HKII) and activated P-p53 (Ser15) in the regulation of bioenergetics and chemosensitivity. Using translational approaches with proximity ligation assessment in cancer cells and human EOC tumor sections, we showed that nuclear HKII-P-p53 (Ser15) interaction is increased after chemotherapy, and functions as a determinant of chemoresponsiveness as a prognostic biomarker. We also demonstrated that p53 is required for the intracellular nuclear HKII trafficking in the control of glycolysis in EOC, associated with chemosensitivity. Mechanistically, cisplatin-induced P-p53 (Ser15) recruits HKII and apoptosis-inducing factor (AIF) in chemosensitive EOC cells, enabling their translocation from the mitochondria to the nucleus, eliciting AIF-induced apoptosis. Conversely, in p53-defective chemoresistant EOC cells, HKII and AIF are strongly bound in the mitochondria and, therefore, apoptosis is suppressed. Collectively, our findings implicate nuclear HKII-P-p53(Ser15) interaction in chemosensitivity and could provide an effective clinical strategy as a promising biomarker during platinum-based therapy.
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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 ».