Faculty Opinions recommendation of PTEN suppresses glycolysis by dephosphorylating and inhibiting autophosphorylated PGK1.
Notice bibliographique
Résumé
The PTEN tumor suppressor is frequently mutated or deleted in cancer and regulates glucose metabolism through the PI3K-AKT pathway. However, whether PTEN directly regulates glycolysis in tumor cells is unclear. We demonstrate here that PTEN directly interacts with phosphoglycerate kinase 1 (PGK1). PGK1 functions not only as a glycolytic enzyme but also as a protein kinase intermolecularly autophosphorylating itself at Y324 for activation. The protein phosphatase activity of PTEN dephosphorylates and inhibits autophosphorylated PGK1, thereby inhibiting glycolysis, ATP production, and brain tumor cell proliferation. In addition, knockin expression of a PGK1 Y324F mutant inhibits brain tumor formation. Analyses of human glioblastoma specimens reveals that PGK1 Y324 phosphorylation levels inversely correlate with PTEN expression status and are positively associated with poor prognosis in glioblastoma patients. This work highlights the instrumental role of PGK1 autophosphorylation in its activation and PTEN protein phosphatase activity in governing glycolysis and tumorigenesis.Copyright © 2019 Elsevier Inc. All rights reserved. PMID: 31492635 Funding information This work was supported by: NCI NIH HHS, United States Grant ID: P30 CA086862
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,080 | 0,033 |
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 ».