The Metabolomic Pathways of the Senescence‐Associated Secretory Phenotype in C2C12 Myoblasts
Notice bibliographique
Résumé
Cellular senescence is considered a hallmark of aging that often occurs in tissues and cells in response to DNA damage. Most healthy cells become senescent after a fixed number of divisions or irreparable genomic damage, often because of external conditions such as circulating factors that are released by adjacent senescent cells. These secreted factors, known as the senescence‐associated secretory phenotype (SASP), are capable of in vivo reprogramming of otherwise healthy cells, ultimately inducing senescence. The involvement of cellular senescence in a variety of aging‐related diseases has been thoroughly examined, however the role of cellular senescence and the SASP in aging muscle remains understudied. Therefore, the objective of this study was to examine the role of metabolites as potential components of the SASP through an easily reproducible model of senescence in skeletal muscle myoblasts. C2C12 myoblasts were treated with an antitumour antibiotic, bleomycin, to cause DNA damage‐induced senescence, or with a vehicle control. Cells and associated media were collected 24 hours after treatment for metabolomic profiling using capillary‐electrophoresis – mass spectrometry (CE‐MS). Samples were compared to untreated myoblasts or fresh growth media and normalized to total cell count and protein content prior to analysis. Pathway analysis using the KEGG database revealed a substantial impact on amino acid metabolism within senescent cells, specifically phenylalanine and histidine metabolism. The media associated with senescent cells had a similar impact on amino acid metabolism, but also showed a significant impact on several polyunsaturated fatty acids, including arachidonic acid and docosahexaenoic acid. Notably, trimethylamine N‐oxide (TMAO), a metabolite previously shown to promote endothelial senescence/dysfunction and neuroinflammation, was detected at significantly higher levels in the media surrounding senescent myoblasts relative to vehicle‐treated controls (fold change = 2.878, p < 0.05). These data suggest that DNA damage‐induced senescence significantly impacts the metabolome of skeletal muscle cells. Future work will aim to evaluate the targeted impact of candidate metabolites as potential senescence inducers.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».