Amino Acid and Glucose Fermentation Maintain ATP Content in Mouse and Human Malignant Glioma Cells
Notice bibliographique
Résumé
Energy is necessary for tumor cell viability and growth. Aerobic glucose-driven lactic acid fermentation is a common metabolic phenotype seen in most cancers including malignant gliomas. This metabolic phenotype is linked to abnormalities in mitochondrial structure and function. A luciferin-luciferase bioluminescence ATP assay was used to measure the influence of amino acids, glucose, and oxygen on ATP content and viability in mouse (VM-M3 and CT-2A) and human (U-87MG) glioma cells that differed in cell biology, genetic background, and species origin. Oxygen consumption was measured using the Resipher system. Extracellular lactate and succinate were measured as end products of the glycolysis and glutaminolysis pathways, respectively. The results showed that: (1) glutamine was a source of ATP content irrespective of oxygen. No other amino acid could replace glutamine in sustaining ATP content and viability; (2) ATP content persisted in the absence of glucose and under hypoxia, ruling out substantial contribution through either glycolysis or oxidative phosphorylation (OxPhos) under these conditions; (3) Mitochondrial complex IV inhibition showed that oxygen consumption was not an accurate measure for ATP production through OxPhos. The glutaminase inhibitor, 6-diazo-5-oxo-L-norleucine (DON), reduced ATP content and succinate export in cells grown in glutamine. The data suggests that mitochondrial substrate level phosphorylation in the glutamine-driven glutaminolysis pathway contributes to ATP content in these glioma cells. A new model is presented highlighting the synergistic interaction between the high-throughput glycolysis and glutaminolysis pathways that drive malignant glioma growth and maintain ATP content through the aerobic fermentation of both glucose and glutamine.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».