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Enregistrement W4389613108 · doi:10.1186/s13287-023-03606-y

2P-FLIM unveils time-dependent metabolic shifts during osteogenic differentiation with a key role of lactate to fuel osteogenesis via glutaminolysis identified

2023· article· en· W4389613108 sur OpenAlexaff
Nuno Neto, Meenakshi Suku, David A. Hoey, Michael G. Monaghan

Notice bibliographique

RevueStem Cell Research & Therapy · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced Fluorescence Microscopy Techniques
Établissements canadiensTrinity College
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research CouncilScience Foundation Ireland
Mots-clésGlutaminolysisKey (lock)ChemistryStem cellCell biologyBiochemistryBiologyMetabolismGlycolysisEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Human mesenchymal stem cells (hMSCs) utilize discrete biosynthetic pathways to self-renew and differentiate into specific cell lineages, with undifferentiated hMSCs harbouring reliance on glycolysis and hMSCs differentiating towards an osteogenic phenotype relying on oxidative phosphorylation as an energy source. METHODS: In this study, the osteogenic differentiation of hMSCs was assessed and classified over 14 days using a non-invasive live-cell imaging modality-two-photon fluorescence lifetime imaging microscopy (2P-FLIM). This technique images and measures NADH fluorescence from which cellular metabolism is inferred. RESULTS: During osteogenesis, we observe a higher dependence on oxidative phosphorylation (OxPhos) for cellular energy, concomitant with an increased reliance on anabolic pathways. Guided by these non-invasive observations, we validated this metabolic profile using qPCR and extracellular metabolite analysis and observed a higher reliance on glutaminolysis in the earlier time points of osteogenic differentiation. Based on the results obtained, we sought to promote glutaminolysis further by using lactate, to improve the osteogenic potential of hMSCs. Higher levels of mineral deposition and osteogenic gene expression were achieved when treating hMSCs with lactate, in addition to an upregulation of lactate metabolism and transmembrane cellular lactate transporters. To further clarify the interplay between glutaminolysis and lactate metabolism in osteogenic differentiation, we blocked these pathways using BPTES and α-CHC respectively. A reduction in mineralization was found after treatment with BPTES and α-CHC, demonstrating the reliance of hMSC osteogenesis on glutaminolysis and lactate metabolism. CONCLUSION: In summary, we demonstrate that the osteogenic differentiation of hMSCs has a temporal metabolic profile and shift that is observed as early as day 3 of cell culture using 2P-FLIM. Furthermore, extracellular lactate is shown as an essential metabolite and metabolic fuel to ensure efficient osteogenic differentiation and as a signalling molecule to promote glutaminolysis. These findings have significant impact in the use of 2P-FLIM to discover potent approaches towards bone tissue engineering in vitro and in vivo by engaging directly with metabolite-driven osteogenesis.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,279 · 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

Citations9
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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