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Enregistrement W4323319185 · doi:10.3390/curroncol30030231

Inhibition of Sphingosine Kinase 2 Results in PARK2-Mediated Mitophagy and Induces Apoptosis in Multiple Myeloma

2023· article· en· W4323319185 sur OpenAlexvenueno aff
Jian Wu, Shengjun Fan, Daniel Feinberg, Xiaobei Wang, Shaima Jabbar, Yubin Kang

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueSphingolipid Metabolism and Signaling
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteNational Heart, Lung, and Blood InstituteDuke Cancer InstituteNational Institutes of Health
Mots-clésMitophagySphingosine kinaseSphingosineCell biologyBiologyDownregulation and upregulationMitochondrionApoptosisKinaseSphingosine-1-phosphateGeneticsAutophagyGeneReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mitophagy plays an important role in maintaining mitochondrial homeostasis by clearing damaged mitochondria. Sphingosine kinase 2 (SK2), a type of sphingosine kinase, is an important metabolic enzyme involved in generating sphingosine-1-phosphate. Its expression level is elevated in many cancers and is associated with poor clinical outcomes. However, the relationship between SK2 and mitochondrial dysfunction remains unclear. We found that the genetic downregulation of SK2 or treatment with ABC294640, a specific inhibitor of SK2, induced mitophagy and apoptosis in multiple myeloma cell lines. We showed that mitophagy correlates with apoptosis induction and likely occurs through the SET/PP2AC/PARK2 pathway, where inhibiting PP2AC activity may rescue this process. Furthermore, we found that PP2AC and PARK2 form a complex, suggesting that they might regulate mitophagy through protein-protein interactions. Our study demonstrates the important role of SK2 in regulating mitophagy and provides new insights into the mechanism of mitophagy in multiple myeloma.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,055
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,274 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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