Reprogramming of Glutamine Amino Acid Transporters Expression and Prognostic Significance in Hepatocellular Carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
Hepatocellular carcinoma (HCC) is the most prevalent primary liver malignancy and is a major cause of cancer-related mortality in the world. This study aimed to characterize glutamine amino acid transporter expression profiles in HCC compared to those of normal liver cells. In vitro and in vivo models of HCC were studied using qPCR, whereas the prognostic significance of glutamine transporter expression levels within patient tumors was analyzed through RNAseq. Solute carrier (SLC) 1A5 and SLC38A2 were targeted through siRNA or gamma-p-nitroanilide (GPNA). HCC cells depended on exogenous glutamine for optimal survival and growth. Murine HCC cells showed superior glutamine uptake rate than normal hepatocytes (p < 0.0001). HCC manifested a global reprogramming of glutamine transporters compared to normal liver: SLC38A3 levels decreased, whereas SLC38A1, SLC7A6, and SLC1A5 levels increased. Also, decreased SLC6A14 and SLC38A3 levels or increased SLC38A1, SLC7A6, and SLC1A5 levels predicted worse survival outcomes (all p < 0.05). Knockdown of SLC1A5 and/or SLC38A2 expression in human Huh7 and Hep3B HCC cells, as well as GPNA-mediated inhibition, significantly decreased the uptake of glutamine; combined SLC1A5 and SLC38A2 targeting had the most considerable impact (all p < 0.05). This study revealed glutamine transporter reprogramming as a novel hallmark of HCC and that such expression profiles are clinically significant.
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 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 ».