Gallic acid markedly stimulates GLUT1-mediated glucose uptake by the AsPC-1 pancreatic cancer cell line
Notice bibliographique
Résumé
Phenolic acids are recognized as chemopreventive and chemotherapeutic agents. Altered glucose and glutamine metabolism are recognized hallmarks of cancer cells. We aimed to test the influence of phenolic acids on glucose and glutamine cellular uptake by a breast (MCF-7) and a pancreatic (AsPC-1) cancer cell line. Several phenolic acids (caffeic, ferrulic, proctocatechuic, coumaric and gallic acid) affected 3H-glutamine and/or 3H-deoxy-d-glucose (3H-DG) uptake. Gallic acid (100 µM) caused a 3-fold increase in 3H-DG uptake by AsPC-1 cells, associated with a 3.7-fold increase in lactic acid production. Gallic acid stimulated GLUT1-mediated 3H-DG uptake and increased the affinity of this transporter for 3H-DG. We further verified that gallic acid does not change GLUT1 transcription rates and cellular redox state and that its effect does not involve PI3K, mTOR and MAP kinases and is not associated with a proproliferative effect. Gallic acid also increased 3H-DG uptake by MCF-7 cells, although less potently. Further investigation is necessary to elucidate the cellular pathways involved in this effect of gallic acid.
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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 | 0,001 |
| 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 ».