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Enregistrement W4398166578 · doi:10.1152/physiol.2024.39.s1.437

Hypoxia and <i>Giardia duodenalis</i>: The Role of Hypoxia-Inducible Factor in Altered Epithelial Glucose Metabolism

2024· article· en· W4398166578 sur OpenAlexaffabout
Emily DeMichele, Olivia Sosnowski, Thibault Allain, Darragh Flood, Cormac T. Taylor, André G. Buret

Notice bibliographique

RevuePhysiology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueParasitic Infections and Diagnostics
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHypoxia (environmental)BiologyMetabolismCarbohydrate metabolismGiardiaHypoxia-inducible factorsMicrobiologyChemistryBiochemistryOxygenGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The gastrointestinal system experiences frequent oxygenic fluctuations and must be able to maintain barrier integrity during periods of suboptimal oxygen concentration, or hypoxia. Epithelial cells rely on the Hypoxia-Inducible Factor (HIF) complex to activate genes that combat cellular stress and adapt cellular metabolism during hypoxia. Importantly, protozoan parasites can modulate host tissue oxygen tension and HIF activation, yet little is known regarding the relationship between enteric protozoa and hypoxia. This research aims to uncover the role of HIF upon Giardia duodenalis infection, a top cause of global diarrheal disease and an excellent infection model for the study of GI physiology. We hypothesize that HIF-target genes are activated upon Giardia infection, promoting alternative cellular glucose metabolism to sustain bioenergetic homeostasis. Caco-2 colonic epithelial cells were infected with Giardia isolate GS/M (MOI 10) for 1.5 or 4.5 hours under normoxic (21% O2) or hypoxic (~1%O2, STEMCELL hypoxia incubator) conditions to capture the early or peak activation of the oxygen-dependent HIF subunit (HIF-1α). RNA was extracted for assessment of transcriptional alterations of HIF-target genes via reverse transcriptase quantitative polymerase chain reaction. Investigation of HIF-mediated intracellular metabolic changes was carried out via liquid-chromatography mass-spectrometry analysis (hydrophilic-interaction chromatography method) on cocultures supplemented with a hypoxia mimetic (DMOG) or a HIF inhibitor (PX-478). Metabolomics experiments were repeated using Caco-2 cells transfected with sodium-dependent glucose cotransporter 1 (SGLT1), a key glucose transporter in the small intestine where Giardia localizes which is not reliably expressed in Caco-2 cells. Under normoxic conditions, genes that aid in cell stress responses ( VEGFA, ANKRD37, GADD45A) and glycolysis ( HK2, LDHA) are upregulated in Giardia-infected cells in a time-dependent manner (p<0.05). Fewer HIF-target genes are upregulated under hypoxic conditions (e.g., VEGFA, GADD45A, PGK1; p<0.05), indicating Giardia-infected cells exhibit a transcriptional profile similar to hypoxic uninfected cells. Interestingly, HIF1α was upregulated in Giardia-infected cells under hypoxic conditions at 1.5 hours (p<0.05). Analysis of the Caco-2 intracellular metabolome indicated HIF-dependent changes to nucleic acid (e.g., guanosine, inosine, uracil) and amino acid (e.g., glycine, threonine) metabolism. DMOG treatment increased the abundance of glycolytic intermediates (e.g., PEP, DHAP) in both cell lines and inhibited the depletion of the Kreb’s Cycle intermediate aconitate in the Caco-2-SGLT1 transfected cells, confirming the promotion of glycolytic flux by HIF. Taken together, our findings indicate Giardia-infected cells illustrate a hypoxic signature, a novel metabolic cell rescue mechanism in response to enteropathogens. Elucidating the role of HIF during enteric parasitic infections will aid in our understanding of the cellular adaptations underpinning GI pathophysiology, while also shedding light on the potential of HIF as a therapeutic target. Natural Science and Engineering Research Council of Canada. This is the full abstract presented at the American Physiology Summit 2024 meeting and is only available in HTML format. There are no additional versions or additional content available for this abstract. Physiology was not involved in the peer review process.

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 seuil0,002

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,234 · 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

Citations0
Publié2024
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