Metabolic characterisation of transglutaminase 2 inhibitor effects in breast cancer cell lines
Notice bibliographique
Résumé
H-NMR metabolomics to study the effects of AA9, a novel TG2 inhibitor, on two breast cancer cell lines with distinct phenotypes, MCF-7 and MDA-MB-231. AA9 can promote apoptosis in both cell lines, but it is particularly effective in MD-MB-231, inhibiting transamidation reactions and decreasing cell migration and invasiveness. This metabolomics study provides evidence of a major effect of AA9 on MDA-MB-231 cells, impacting glutamate and aspartate metabolism, rather than on MCF-7 cells, characterised by choline and O-phosphocholine decrease. Interestingly, AA9 treatment induces myo-inositol alteration in both cell lines, indicating action on phosphatidylinositol metabolism, likely modulated by the G protein activity of TG2 on phospholipase C. Considering the metabolic deregulations that characterise various breast cancer subtypes, the existence of a metabolic pathway affected by AA9 further points to TG2 as a promising hot spot. The metabolomics approach provides a powerful tool to monitor the effectiveness of inhibitors and better understand the role of TG2 in cancer.
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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 ».