Investigating the Role of Peroxisomes in Regulating Breast Cancer Stem Cell Mechanisms
Notice bibliographique
Résumé
Cancer and ageing remain major challenges for humanity, requiring innovative solutions. While the role of mitochondria in cancer and ageing has been extensively studied, peroxisomes have received comparatively little attention in this context. In our study, we investigated the impact of peroxisomes on cancer stemness. We systematically analysed the metabolic differences between MCF-7 cells with low- and high-peroxisome levels. Briefly, MCF-7 cells were stably transduced with GFP- and RFP-fluorescent reporters that were targeted to peroxisomes, by addition of a C-terminal SKL (Serine-Lysine-Leucine) peroxisomal targeting signal. To independently validate our observations, MCF-7 cells were also treated with Rosiglitazone, a peroxisome proliferator-activated receptor gamma (PPARγ) agonist that enhances peroxisome levels. Key parameters examined included cancer stemness, levels of reactive oxygen species (ROS), cell division dynamics, autophagy activity, the DNA damage response, susceptibility to ferroptosis, mitochondrial respiration, and aerobic glycolysis in cells with low- and high-peroxisome profiles. Our results demonstrated that elevated peroxisome levels significantly decrease the capacity of breast cancer stem cells (BCSCs) to form mammospheres or colonies, thus reducing their stemness potential. In high-peroxisome cells, Mammosphere formation was reduced by approximately 50%, and colony formation by 80% compared to low-peroxisome cells. This decline in stemness was accompanied by an approximately one-and-a-half-fold increase in ROS levels and a five-fold increase in lipid peroxidation, reflecting increased mitochondrial lipid peroxidation and ferroptosis. Continued research is, however, essential to further validate these findings and to elucidate the underlying mechanisms.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».