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Archive for the ‘Lipid metabolism’ Category

Mechanisms of Drug Resistance

Curator: Larry H. Bernstein, MD, FCAP

Leaders in Pharmaceutical Intelligence, CSO

 

Mechanisms of Drug Resistance

This discussion is a continuing discussion of matters of metabolomics and the
essential role of genomic or epigenetic mechanisms to guide the development of
proteomic driven effectors of resistance to drug therapy.
We start with the elucidation of efflux pumps in bacteria, and we conclude with
consideration of cancer cells.

Part 1. Antimicrobial Resistance

Antimicrobial resistance is the ability of microbes, such as bacteria, viruses,
parasites, or
fungi, to grow in the presence of a chemical (drug) that would normally kill it
or limit its growth.

difference between non-resistant bacteria and drug resistant bacteria

difference between non-resistant bacteria and drug resistant bacteria

http://www.niaid.nih.gov/SiteCollectionImages/topics/antimicrobialresistance/1whatIs
DrugResistance.gif

Non-resistant bacteria multiply, and upon drug treatment, the bacteria die. Drug
resistant bacteria multiply as well, but upon drug treatment, the bacteria continue
to spread.

Many infectious diseases are increasingly difficult to treat because of antimicrobial-resistant organisms, including HIV infection, staphylococcal infection, tuberculosis,
influenza, gonorrhea, candida infection, and malaria.

Between 5 and 10 percent of all hospital patients develop an infection. About 90,000
of these patients die each year as a result of their infection, up from 13,300 patient
deaths in 1992.

According to the Centers for Disease Control and Prevention (April 2011), antibiotic
resistance in the United States costs an estimated $20 billion a year in excess health
care costs. In addition, a cost of $35 million in other societal costs and more than 8
million additional days that people spend in the hospital. This is because people
infected with antimicrobial-resistant organisms are more likely to have longer hospital stays and may require more complicated treatment.

Diagnostic tests designed to determine which microbe is causing infection and to
which antimicrobials the microbe might be resistant take a few days or weeks to give
results because of a requirement for the microbe to grow for it to be identified.

Part 2. Antibiotic Tolerance   
Reported By Jef Akst | June 25, 2014

Optimization of lag time underlies antibiotic tolerance in evolved bacterial
populations

O. Fridma et al.    Nature, 2014 
http://dx.doi.org://10.1038/nature13469

Populations of Escherichia coli grown in the lab develop tolerance when exposed to
repeated treatments with the antibiotic ampicillin. The bacteria evolved to stay in a
dormant “lag” phase for just longer than three-, five-, or eight-hour-long treatment
courses. Antibiotic tolerance, which allows bacteria to survive even high levels of
antibiotics by remaining dormant. Tolerance may lead to an inaccurate assumption
that an unsuccessful antibiotic treatment failed as a result of resistance, in which
the microbe has evolved to grow in the presence of the drug. Resistance is very well
known; but the issue of tolerance is much less known,” according to Tom Coenye of
the Laboratory of Pharmaceutical Microbiology (LPM) at Gent University in Belgium,
who was not involved in the research.  This is a new phenomenon, extended lag,
where mutants have a longer lag time, and that extended lag allows them to survive
an attack by antibiotics.

To gain a better understanding of how bacterial populations might evolve to tolerate
antibiotic exposure, Nathalie Q. Balaban, a microbiologist and physicist at The Hebrew
University of Jerusalem in Israel and her colleagues exposed cultures of E. coli to high
concentrations of ampicillin for three, five, or eight hours, then washed the drug away
and suspended the bacteria in fresh media to be grown overnight. The next day, the
team repeated these treatments. In 10 cycles we could see that tolerance had evolved,
” Balaban said. Indeed, while the ampicillin treatments killed more than 99.9 percent of
the E. coli, by day 10, bacterial survival had increased 100-fold.

Moreover, the bacteria were also tolerant to norfloxacin, an antibiotic with a different mechanism of action than ampicillin but also ineffective during the dormant stage,
further supporting the idea that the E. coli populations had evolved to tolerate certain
durations of antibiotic exposure. “This is characteristic of tolerance,” said Balaban.
“The bacteria that have evolved tolerance under ampicillin are also more tolerant to
this completely different class of antibiotics.” Resistance, on the other hand, is usually
class-specific, she noted.

The researchers identified three genes that seemed to play a functional role in antibiotic
tolerance. While the exact mechanism of how mutations in these genes may have
lengthened the bacteria’s lag time is not yet known, two of the genes are part of pathways
that were previously implicated in bacterial persistence, including an antitoxin in a
common toxin-antitoxin module
 that may help regulate that bacteria’s growth.

Part 3. Multidrug Resistance Perspective

Mechanisms of antibiotic resistance in salmonella: efflux pumps, genetics,
quorum sensing and biofilm formation.

Perspectives in Drug Discovery and Design 02/2011; 8:114-123.
Martins M, McCusker, Amaral, Fanning S

Multidrug resistance (MDR) to antibiotics presents a serious therapeutic problem
in the treatment of bacterial infections. The importance of this mechanism of resistance
in clinical settings is reflected in the increasing number of reports of multidrug resistant
isolates. In Salmonella enterica, the most common etiological agent of food borne
salmonellosis worldwide, MDR is becoming a major concern.

In Salmonella the main mechanisms of antibiotic resistance are mutations in target
genes (such as DNA gyrase and topoisomerase IV) and the over-expression of efflux pumps. However, other mechanisms such as

  1. changes in the cell envelope;
  2. down regulation of membrane porins;
  3. increased lipopolysaccharide (LPS) component of the outer cell membrane;
  4. quorum sensing and
  5. biofilm formation

can also contribute to the resistance seen in this microorganism. To overcome
this problem new therapeutic approaches are urgently needed.

In the case of efflux-mediated multidrug resistant isolates, one of the treatment
options could be

  • the use of efflux pump inhibitors (EPIs)
  • in combination with the antibiotics to which the bacteria is resistant.

By blocking the efflux pumps

  • resistance is partly or wholly reversed,
  • allowing antibiotics showing no activity against the MDR strains
  • to be used to treat these infections.

Compounds that show potential as an EPI are therefore of interest, as well as new
strategies to target the efflux systems. Quorum sensing (QS) and biofilm formation
are systems also known to be involved in antibiotic resistance. Consequently,
compounds that

  • can disrupt or inhibit these bacterial “communication systems” will be of use in
    the treatment of these infections.

Part 5. Effux pumps and S. Aureus

Multidrug Efflux Pumps in Staphylococcus aureus: an Update

SS Costa, M Viveiros, L Amaral and I Couto
1Grupo de Micobactérias, Unidade de Microbiologia Médica, Instituto de Higiene e
Medicina Tropical, Universidade Nova de Lisboa (IHMT, UNL), 2Centro de Recursos
Microbiológicos (CREM), UNL, Portugal,3COST ACTION BM0701 (ATENS), Brussels,
Belgium
The Open Microbiology Journal 2013;(Suppl 1-M5): 59-71

The emergence of infections caused by multi- or pan-resistant bacteria in the hospital
or in the community settings is an increasing health concern. Albeit there is no single
resistance mechanism behind multi-resistance, multidrug efflux pumps,

  • proteins that cells use to detoxify from noxious compounds,

seem to play a key role in the emergence of these multidrug resistant (MDR) bacteria.
During the last decades, experimental data has established their contribution to low
level resistance to antimicrobials in bacteria and their

  • potential role in the appearance of MDR phenotypes, by the extrusion of multiple,
    unrelated compounds.

Recent studies suggest that

  • efflux pumps may be used by the cell as a first-line defense mechanism,

avoiding the drug to reach lethal concentrations, until a stable, more efficient alteration
occurs, that allows survival in the presence of that agent.

In this paper we review the current knowledge on

  • MDR efflux pumps and their
  • intricate regulatory network in Staphylococcus aureus,

a major pathogen, responsible from mild to life-threatening infections. Particular emphasis will be given to the potential role that

  • aureus MDR efflux pumps,
  • either chromosomal or plasmid-encoded, have
  • on resistance towards different antimicrobial agents and
  • on the selection of drug – resistant strains.

We will also discuss the many questions that still remain on the role of each specific
efflux pump and the need to establish appropriate methodological approaches to
address all these questions.

        Table 1. Multidrug Efflux Pumps Described for Staphylococcus aureus

Efflux Pump  Family Regulator(s) Substrate Specificity  References 
Chromosomally-encoded Efflux Systems 
NorA MFS MgrA,
NorG(?)
Hydrophilic fluoroquinolones (ciprofloxacin,
norfloxacin) QACs (tetraphenylphosphonium,
benzalkonium chloride) Dyes (e.g. ethidium
bromide, rhodamine)
[16,18,19]
NorB MFS MgrA,
NorG
Fluoroquinolones (e.g. hydrophilic: ciprofloxacin,
norfloxacin and hydrophobic: moxifloxacin,
sparfloxacin) Tetracycline QACs (e.g.
tetraphenylphosphonium, cetrimide) Dyes (e.g. ethidium bromide)
[31]
NorC MFS MgrA(?),
NorG
Fluoroquinolones (e.g. hydrophilic: ciprofloxacin
and hydrophobic: moxifloxacin) Dyes
(e.g. rhodamine)
[35,36]
MepA MATE MepR Fluoroquinolones (e.g. hydrophilic: ciprofloxacin,
norfloxacin and hydrophobic: moxifloxacin,
sparfloxacin) Glycylcyclines (e.g. tigecycline) QACs (e.g. tetraphenylphosphonium, cetrimide, benzalkonium chloride) Dyes
(e.g. ethidium bromide)
[37,38]
MdeA MFS n.i. Hydrophilic fluoroquinolones (e.g. ciprofloxacin,
norfloxacin) Virginiamycin, novobiocin, mupirocin,
fusidic acid QACs (e.g. tetraphenylphosphonium,
benzalkonium chloride, dequalinium) Dyes (e.g. ethidium bromide)
[39,40]
SepA n.d. n.i. QACs (e.g. benzalkonium chloride) Biguanidines
(e.g. chlorhexidine) Dyes (e.g. acriflavine)
[41]
SdrM MFS n.i. Hydrophilic fluoroquinolones (e.g. norfloxacin) Dyes (e.g. ethidium bromide, acriflavine) [42]
LmrS MFS n.i. Oxazolidinone (linezolid) Phenicols
(e.g. choramphenicol, florfenicol) Trimethoprim, erythromycin, kanamycin,
fusidic acid QACs (e.g. tetrapheny-
lphosphonium) Detergents (e.g. sodium
docecyl sulphate) Dyes (e.g. ethidium
bromide)
[43]
Plasmid-encoded Efflux Systems

QacA MFS QacR QACs (e.g. tetraphenylphosphonium,
benzalkonium chloride, dequalinium)
Biguanidines (e.g. chlorhexidine)
Diamidines (e.g. pentamidine) Dyes
(e.g. ethidium bromide,
rhodamine, acriflavine)
[45,49]
QacB MFS QacR QACs (e.g. tetraphenylphosphonium,
benzalkonium chloride)Dyes (e.g. ethidium bromide, rhodamine,
acriflavine)
[53]
Smr SMR n.i. QACs (e.g. benzalkonium chloride,
cetrimide) Dyes (e.g. ethidium bromide)
[58,61]
QacG SMR n.i. QACs (e.g. benzalkonium chloride,
cetyltrymethylammonium) Dyes
(e.g. ethidium bromide)
[67]
QacH SMR n.i. QACs (e.g. benzalkonium chloride,
cetyltrymethylammonium) Dyes
(e.g. ethidium bromide)
[68]
QacJ SMR n.i. QACs (e.g. benzalkonium chloride,
cetyltrymethylammonium) Dyes
(e.g. ethidium bromide)
[69]

a n.d.: The family of transporters to which SepA belongs is not elucidated to date.
b n.i.: The transporter has no regulator identified to date.
QACs: quaternary ammonium compounds

Identification of the plasmid-encoded qacA efflux pump gene
in meticillin-resistant Staphylococcus aureus (MRSA)
strain HPV107, a representative of the MRSA Iberian clone

S.S. Costaa,b, E. Ntokouc, A. Martinsa,d, M. Viveirosa,e, S. Pournarasc,
I. Coutoa,b, L. Amarala,d,e,∗
a Unidade de Micobactérias, Instituto de Higiene e Medicina Tropical,
Universidade Nova de Lisboa (IHMT, UNL), b Centro de Recursos Microbiológicos,
Universidade Nova de Lisboa (CREM, UNL), d Unidade de Parasitologia e
Microbiologia Médica (UPMM), Instituto de Higiene e Medicina Tropical, Universidade
Nova de Lisboa (IHMT, UNL), Lisbon, Portugal; e COST ACTION BM0701 (ATENS)
c Department of Microbiology, Medical School, University of Thessaly, Larissa, Greece;
Int J Antimicrobial Agents  2010; 36: 557–561
http://www.elsevier.com/locate/ijantimicag

Methicillin-resistant Staphylococcus aureus (MRSA) is a major nosocomial
bacterium for which prevention and control measures consist mainly of

  • the application of biocides with antiseptic and disinfectant activity.

In this study, we demonstrated the presence of

  • the plasmid-located efflux pump gene qacA in MRSA strain HPV107,

a clinical isolate representative of the MRSA Iberian clone. The existence
of efflux activity in strain HPV107 due to the QacA pump was found and

  • this QacA efflux activity was linked with a phenotype of
  • reduced susceptibility towards several biocide compounds.

No association could be made with antibiotic resistance. This work
emphasises the potential of QacA pump activity in

  • the maintenance and dissemination of important MRSA strains in
    the hospital setting and, increasingly, in the community.

Efflux-mediated response of Staphylococcus aureus exposed to
ethidium bromide

I Couto1,2, S S Costa1, M Viveiros1, M Martins1,3 and L Amaral1,3*
1Unidade de Micobacterias, Instituto de Higiene e Medicina Tropical,
Universidade Nova de Lisboa (UNL), 2Centro de Recursos Microbiolo´gicos (CREM), Faculdade de Cieˆncias e Tecnologia, UNL,3UPMM,
Instituto de Higiene e Medicina Tropical, UNL, Portugal
J Antimicrob Chemother  (2008) 62, 504–513
http://dx.doi.org:/10.1093/jac/dkn217

By adapting an antibiotic-susceptible Staphylococcus aureus strain to
increasing concentrations of ethidium bromide, a known substrate
of efflux pumps (EPs), and

  • by phenotypically and genotypically analysing the resulting progeny,
  • we characterized the molecular mechanisms of S. aureus
    adaptation to ethidium bromide.

ATCC 25923 was grown in increasing concentrations of ethidium bromide.
The MICs of representatives of eight classes of antibiotics, eight biocides
and two dyes against ATCC 25923 and its ethidium bromide-resistant progeny
ATCC 25923EtBr were determined

  • with or without six efflux pump inhibitors (EPIs).

Efflux activity in the presence/absence of EPIs was evaluated by realtime
fluorometry. The presence and expression of eight EP genes were assayed
by PCR and quantitative RT–PCR (qRT–PCR), respectively. Mutations in
grlA, gyrA and norA promoter regions were screened by DNA sequencing.

Compared with its parental strain, ATCC 25923EtBr was

  • 32-fold more resistant to ethidium bromide and
  • also more resistant to biocides and hydrophilic fluoroquinolones.
  • Resistance to these could be reduced by the EPIs chlorpromazine,
    thioridazine and reserpine.

Increased efflux of ethidium bromide by ATCC 25923EtBr could be
inhibited by the same EPIs. qRT–PCR showed that

  • norA was 35-fold over-expressed in ATCC 25923EtBr,

whereas the remaining EP genes showed no significant increase in their

expression. Sequencing of the norA promoter region revealed

  • a 70 bp deletion in ATCC 25923EtBr.

Exposure of S. aureus to quaternary compounds such as ethidium bromide
results in decreased susceptibility of the organism to a wide variety of
compounds, including quinolones and biocides

  • through an efflux-mediated response, which
  • for strain ATCC 25923 is mainly NorA-mediated.

This altered expression may result from alterations in the norA
promoter region
.

Ethnic consumption of plant leaf extracts and appraisal of
their nutraceutical efficacy against multidrug resistant
staphylococcus aureus

Kaushik S1, 2*, Tomar Rs1, Shrivastav V1, Shrivastav A2 And Jain Sk3
Amity Institute of Biotechnology, Amity University Madhya Pradesh,
Gwalior (M.P.);  2: College of Life Sciences, Cancer Hospital and
Research Institute, Gwalior (M.P.); 3: Department of Microbiology,
Vikram University, Ujjain (M.P.), INDIA
IJBPAS, Feb, 2014, 3(2): 204-209

Nutraceuticals are natural bioactive chemical compounds that have
health promoting, disease preventing or medicinal properties.
Emergence of Multi Drug Resistant Staphylococci is increasing at
alarming rates and diseases caused by these strains leave patients
against multiple resistant Staphylococcus aureus.

The test bacteria were isolated and characterized by standard and
NCCLS recommended microbiological techniques. A total of eighteen
plant extracts were analysed for their antimicrobial activity. The
selection of medicinal plants was based on their traditional uses in
India. However most of these plants were not previously screened.
Antibacterial activity of these components was performed by standard
Kirby Bauer Disk Diffusion method approved by NCCLS and the
inhibitory effect was analysed by calculating Zone of inhibition.

Among the eighteen plant extracts analysed we found highest
activity in the effect of chemotherapy and as promising bio control agents

  • Guava,
  • Mango,
  • Jamun and
  • Pomengrate plant extracts,

while most of the other plants were either showing very moderate/
least activity against test bacteria. Our recent experiment indicated
that phytochemicals extracted with methanol can be utilized as
nutraceutical to lower the side.

Part 6. Efflux pumps and gram-negative organisms

Efflux Pumps that Bestow Multi-Drug Resistance of Pathogenic Gram-
negative 
Bacteria 

Amaral L1,2*, Spengler G2, Martins A2,3 and Molnar J2
1Travel Medicine of the Centre for Malaria and Other Tropical Diseases (CMDT),
Institute of Hygiene and Tropical Medicine, Lisbon, Portugal 2Department of
Medical Microbiology and Immunobiology, Faculty of Medicine, University of
Szeged, Szeged, Hungary 3Unit of Parasitology and Medical Microbiology
(UPMM), Institute of Hygiene and Tropical Medicine, Lisbon, Portugal
Amaral et al., Biochem Pharmacol 2013; 2:3
http://dx.doi.org/10.4172/2167-0501.1000119

The efflux pump

The efflux pump

Efflux pumps are integral plasma membrane protein systems that recognize and bind
noxious compounds present in the cytoplasm (toxic products produced by metabolism;
compounds that have penetrated the cell), or periplasm of the bacterial cell and extrude
it into the environment in which the bacterium resides [1].

The efflux pump machinery gives the cell additional protection to the one provided by

  • the constituents of its cell wall (example: lipopolysaccharides), and
  • provides an initial protection to noxious agents present in its
    natural environment that have penetrated into the cell (example: bile
    salts in the colon) [1].

The efflux pump machinery is divided into five superfamily classes;

  • the major facilitator (MF),
  • the ATP-binding cassette (ABC),
  • the resistance-nodulation-division (RND),
  • the small multi-drug resistance (SMR) and
  • the multi-drug and toxic compound extrusion (MATE).

With respect to Gram-negative bacteria, although they all play
important roles in the protection of the bacterium from noxious
agents present in the environment, the

  • main efflux pump of the Gram negative bacterium is a
    member of the RND superfamily, and
  • because multi-drug resistance of clinical isolates have
    been associated with the over-expression of this pump,

it has received a great deal of attention [2].

The first in vitro response of bacteria to a given noxious agent,
such as an antibiotic, is to over-express its main efflux pump [2].
If the bacterium is serially exposed in vitro to increasing
concentrations of that compound, it responds by increasing
the effective number of its main efflux pump, as well as others
that provide redundant protection [2].

However, if that “adapted” bacterium is now maintained at a
constant level of a noxious agent, the level of efflux pump
activity increases up to a maximum, followed by a gradual
return of efflux pump activity to its basal level. Concomitant
to this process, an accumulation of mutations of essential
proteins located in the plasma membrane (example penicillin
binding proteins), mutations 30 S component of the ribosome
and gyrase take place [3]. These events suggest that when
the organism is faced with an environment that contains a
constant toxic level of a compound, and the cost for
maintaining an energy consuming system, such as that
needed for the energy dependent efflux pump, is too
great a price to pay.

Therefore, in order to survive in this unchanging environment,
other mechanisms are activated. For example, activation of a
mutator master gene is thought to be an important step at this
level, which results in the mutation of genes that code for
essential proteins, reversing the over-expression of efflux-
pumps, but still conferring the bacterial resistant to the
environmental pressure via other mechanism(s), yet
to be understood [4,5].

During therapy, the level of resistance increases many fold
higher than that of the initial infecting strain. Hence, clinical
isolates from treated patients often show much higher levels
of antibiotic resistance than that of their wild type counterpart
(sometimes it can even present a 1000 fold increase) [6].
At this stage, resistance is usually related to the presence
of mutations, which reduces the survival of the resistant
bacteria,

  • once it is transferred to a noxious agent-free environment

that contains the competing wild type counterpart [3,4].

Depending upon when during therapy a clinical strain is isolated,
its resistance to two or more antibiotic classes (multi-drug
resistance (MDR)), may be due entirely to over-expressed
efflux pumps; to a mixture of over-expressed efflux pumps
and increasing accumulation of mutations; and only to mutations [3,4].

The degree of resistance can readily be determined with
methods that employ compounds known for their modulation
of efflux pump activity, such as

  • phenothiazines [7] or phenyl-arginine-betanaphthylamide
    (PAβN),
  • the latter which competes with the antibiotic as
    substrate of the efflux pump [8].

If in presence of such compounds,

  • the MDR bacterium is rendered fully susceptible
    to the antibiotic(s) to which it was initially resistant,
  • resistance is most likely due to its overexpressed
    efflux pump systems.
  • Contributions made by accumulated mutations
    render the organism less and less affected by the EPI.

This type of information is of great value to clinicians faced
with long-term therapy of a bacterial infection that
progresses to an MDR phenotype. It should be understood
that although the Gram-negative bacterium has essentially
one main efflux pump, such as

  • the AcrAB (Escherichia coli) or
  • the MexAB (Pseudomonas aeruginosa),

the deletion of the main efflux pump results in the over-
expression of one or more other RND efflux pumps,
such as is the case for deletion of the AcrAB, followed by

  • the over-expression of the AcrEF pump [2].

Redundancy of as many as nine RND efflux pumps [2],
provides additional protection to the organism.

The pumps belonging to the RND family form

  • a tripartite complex together with
  • the periplasmic proteins belonging to the
    membrane fusion-protein (MFP) family and
  • the outer membrane channels.

RND transporters consist of

  • a transporter protein that recognises and
    binds the noxious agent
    in the cytoplasm or periplasm and
  • transports it to the contiguous channel (TolC),
  • ending at the surface of the outer membrane.

The transporter is attached to the plasma membrane
by two or three fusion proteins, which are believed to assist the

  • extrusion of the substrate by peristaltic actions [9].

Although the actual structure of RND efflux pumps
in the cell envelop is not completely understood,

  • the structure of the transporter, TolC and fusion
    proteins are well established for major Gram-negative
    bacteria [10].

The PMF energy dependent efflux pump most likely needs the
passage of hydronium ions through its internal cavity,

  • for the release of the substrate that is
  • in turn ejected into the TolC channel via the
  • peristaltic action of the fusion proteins [11].

A low pH,

  • the concentration of hydronium ions at the surface of the cell
  • results in a pH difference of 2 or 3 pH units compared
    to that of the milieu,

the surface concentration of hydronium ions

  • provides the force for the mobility of hydronium ions
  • through porins leading to the acidification of the periplasm,
  • providing the low pH needed by the transporter
  • for the release of the substrate.

At high pH, these hydronium ions come from

  • hydrolysis of ATP by ATP synthase, and
  • are passed into the transporter, thereby
  • reducing its internal pH, so that
  • the release of the substrates can take place [11,12].

EPIs, such as the phenothiazines chlorpromazine or thioridazine,

  • exert their inhibition at pH above 6, and
  • are thought to affect hydrolysis of ATP
  • denying the efflux pump transporter hydronium ions needed

for release of the bound substrate [11,12].

The search for EPIs that are clinically useful continues, although

with respect to thioridazine, this old neuroleptic has been shown

  • to inhibit efflux pumps of pathogenic mycobacteria [13], and
  • has been successfully used to treat extensively drug resistant
    tuberculosis infections [14].

The regulation of the main efflux pump of Escherichia coli may
take place via   distinct pathways. The induced synthesis of the
transporter component of the AcrAB efflux pump, when the
organism is exposed in vitro to a noxious agent,

  1. involves the activation of the stress gene soxS,
  2. followed by the activation of the local regulator marA,
  3. then by the activation of the transporter gene acrB [8].

In the case of Salmonella spp. two component resistance
mechanisms, such as the PmrA/PmrB system, directly
activate the master efflux pump regulator ram A gene [15].
The activation of the PmrA/PmrB system takes place
readily when Salmonella spp. is phagocytosed due to
the acidic nature of the phagolysosome [15], as follows:

  1. PmrB is a sensor that self-phosphorylates, and
  2. then transfers the phosphate to PmrA.
  3. PmrA activates a nine gene operon, which
  4. codes for Lipid A introduced into the nascent
    lipopolysaccharide layer of the outer membrane.
  5. The increased presence of Lipid A renders the
    phagocytosed bacterium practically immune to
    everything, including the hydrolases of the
    phagolysososome [15].

Although some EPIs are in clinical trials, none have yet to
reach the marketplace,    mainly due to their common
toxicity against healthy mammalian cells, affecting
intrinsic mammalian efflux pumps, as for example
those of the blood brain barrier. Lastly, it should be
noted that compounds that inhibit the efflux pump
of bacteria also have the capacity to promote the
removal of plasmids that carry antibiotic resistant
genes [16,17].

  1. Nikaido H, Pages JM (2012) Broad-specificity efflux
    pumps and their role in multidrug resistance of Gram-
    negative bacteria. FEMSMicrobiol Rev 36: 340-363.
  2. Viveiros M, Jesus A, Brito M, Leandro C, Martins M,
    et al. (2005) Inducement and reversal of tetracycline
    resistance in Escherichia coli K-12 and expression of
    proton gradient-dependent multidrug efflux pump
    genes. Antimicrob Agents Chemother 49: 3578-3582.
  3. Martins A, Couto I, Aagaard L, Martins M, Viveiros M
    (2007) Prolonged exposure of methicillin-resistant
    Staphylococcus aureus (MRSA) COL strain to
    increasing concentrations of oxacillin results in a
    multidrug-resistant phenotype. Int J Antimicrob
    Agent 29: 302-305.
  4. Martins A, Spengler G, Molnar J, Amaral L (2012)
    Sequential responses of bacteria to noxious agents
    (antibiotics) leading to accumulation of mutations
    and permanent resistance. Biochem Pharmacol J
    Open Access 1: 7.

Inhibitors of efflux pumps of Gram-negative
bacteria inhibit Quorum Sensing

Leonard Amaral, Joseph Molnar
1 Grupo de Micobacterias, Unidade de Microbacterilogia,
Centro de Malaria e Doenças Tropicais (CMDT), Instituto de
Higiene e Medicina Tropical, Universidade Nova de Lisboa,
Lisbon, Portugal; 2 Cost Action BM0701 (ATENS) of the
European Commission/European Science Foundation;
3 Department of Medical Microbiology and Immunobiology,
University of Szeged, Szeged, Hungary
Open Journal of Pharmacology, 2012, 2-2

Quorum Sensing (QS) systems of bacteria consist of

  • a producer of the QS signal and the responder.

The generation of a QS signal provides the means by which
a population can behave in a concerted manner such as

  • swarming, swimming and secretion of biofilm, etc.

Because concerted bahaviour bestows protection to the bacterial
species, and hence factors involved in the severity of an infection
such as virulence are products of QS systems, compounds that
inhibit the QS system have significant clinical relevance. Recent
evidence suggests that

  • the secretion of QS signals takes place via
  • the efflux pump system of the producer of the signal.

Interestingly, compounds such as phenothiazines and
trifluoromethyl ketones (TFs)

  • that inhibit proton motive force (PMF) activities such
    as swarming and swimming also
  • inhibit the PMF dependent efflux pump systems of
    bacteria and their QS   systems.

This review discusses the relationship between the efflux
pump, the QS system and the compounds that affect both.
Lastly, suggestions are made regarding classes of compounds
that have been shown

  • to inhibit PMF dependent efflux pumps and the need
  • to evaluate them for QS inhibitory properties.

Keywords: Quorum Sensing, QS signal, acylated hydroxyl
lactone (AHL), efflux pumps, Proton Motive Force (PMF),
inhibitors of efflux pumps, inhibitors of QS systems,
phenothiazines, Trifluormethyl Ketones (TFs), plants
sources for QS inhibitors

Efflux pumps of bacteria provide protection from noxious
agents that are present in the environment in which they
exist. Noxious agents may be naturally occurring compounds
present in environments outside and within the human.

Because over-expressed efflux pumps render antibiotic
therapy problematic, an intense search for agents that
inhibit specific efflux pumps of specific bacteria has
been conducted during the past decade [9].

Communication between bacteria of the same strain
or species and between species contributes to their
survival [11-13]. Communication involves the secretion
of signals that invoke a specific response from the responder
[11-13]. This  communication process is termed Quorum
sensing (QS). When it takes place between strains of the
same species,

  • communication is directed towards the reduction
    of population growth and
  • reducing the possibility of exceeding the nutritional
    support of the environment

Other signals may involve a population response that involves

  • the secretion of bioactive molecules that inhibit the
    replication of a competing population species [14-16]
    or even kill [biocidins) [17-21] or
  • promote a swarming effect that recruits members
    of the same species to migrate  to a specific location [22-24]
    similar to swarming by insects subsequent to signals
    indicating site of food [example bees).
  • biofilm, encase the bacteria at distances from each other
    [25-29] and within the matrix of this biofilm are
    channels used for further communication [30].

Biofilms are produced in the wild, at sites such as surfaces
of rocks which maintain the bacterial population in situ [31]
and are also produced at sites of the human colonized by
infecting bacteria [32, 33].

Agents that inhibit the QS response of the infecting bacterium
are obviously important and hence, the search for such agents
that inhibit the QS system and biofilm formation has been in
effect for the past two decades [11-13].

There is a relationship between efflux pumps (EP), QS and
biofilm (BF) secretion which has come to the forefront only
recently [13]. Control of this relationship is critical for
successful therapy of MDR bacterial infections which have
become rather commonplace. It is the intent of this review
to identify agents which may serve to interfere with the
complex system of EP-QS-BF interaction.

Proton motive force (PMF) dependent transporters obtain
their energy for function from the proton motive force. The
proton motive force is the result of cellular metabolism which
yields protons that are not used for coupling with molecular
oxygen and which are exported to the surface of the cell [43-45]
where they are distributed and bound to components of
the protective lipopolysaccharide layer that covers the cell
and constitutes a part of the outer cell wall of Gram-negative
[46] and the cell wall of Gram positive bacteria [47].

The larger the concentration of protons (hydronium ions)
on the surface of the cell with respect to their lower
concentration on the medial side of the cytoplasmic
membrane creates an electrochemical gradient that
is termed the proton motive force (PMF) [48].

Because hydronium ions cannot penetrate the cell wall
or the membrane, they may re-enter the cell only
through channels such as porins in general [49, 50].
The movement of these hydromium ions from the
surface of the cell to the periplasm or cytoplasm is
predicated upon systems that use the PMF as source
of energy-namely the resistance nodulation division
(RND) family of transporters.

E. coli has a multiplicity of efflux pumps that may
exceed 30 in number [51]. However, the main
efflux pump of this organism is the AcrAB-TolC
efflux pump [52, 53] which when deleted, its
function is replaced by the AcrEF-TolC efflux
pump [51]. Both efflux pumps are members
of the resistance nodulation division family of
transporters [51] and consist of three proteins:

  1. The transporter AcrB coded by the gene acrB and
    is intimately attached to the  plasma membrane;
  2. Two fusion proteins AcrA coded by the gene acrA
    that flank the AcrB transporter and are thought
    to assist the movement of a substrate through
    the AcrB transporter [35]; and,
  3. TolC which is also part of other tri-unit efflux pumps
    of the organism [35], is contiguous with the AcrB
    transporter and provides a conduit for the extrusion
    of the substrate [38].

Although the means for the recognition of the substrate to
be extruded appears to involve a pocket within the transporter,
it appears to be

  • defined by a phenyalanine residue [54].

Nevertheless, studies employing fluorochromes recognised by
the AcrB transporter indicate that the binding and release of
the substrate are pH dependent [55].

  • At low pH the dissociation of the substrate is high and
  • at high pH it is very slow.

In a physiological environment of ca. pH 7, if the dissociation
of the substrate is slow or not at all, then the effectiveness of
the pump to extrude a noxious agent would be nullified.
However, since the pump functions at this pH, conditions that
result in the dissociation of the substrate needed for continuous
pump action must involve a

  • decrease of the pH of the internal cavity of the pump
    to which the substrate is bound.

It has been postulated that the lowering of the pH takes place
by the generation of hydronium ions from metabolism [6] which

  • pass from the cytoplasmic side of the plasma membrane
    through the transporter.

At lower pH, there is no need for the generation of metabolically
derived  hydronium ions since these ions can be

  • diverted by the PMF from the surface of the cell
    to the periplasm via porins.

Whether hydronium ions are to be generated from the
hydrolysis of ATP at high pH or used for the synthesis
of ATP at low pH is a special

  • function of ATP synthase [56-58].

Model of the AcrAB-TolC efflux pump of a Gram-
negative bacterium

AcrAB-TolC efflux pump of a Gram-negative bacterium

AcrAB-TolC efflux pump of a Gram-negative bacterium

Hypothesis. At near neutral pH, Hydronium ions from hydrolysis of ATP
by ATP synthase pass through the AcrB

transporter, reduce the pH to a point that causes the release of the
substrate. When the hydronium ions reach the surface of the cell they
are distributed over that surface and bind to lipopolysaccharides
and basic amino acids. When there is a need for hydronium ions for
activity of the efflux pump and the pH is lower than neutral, and
the hydrolysis of ATP is not favoured, hydronium ions from the
surface of cell via the PMF mobilize through the Aqua porins
and reach the transporter where they are pushed through
the transporter by the peristaltic action caused by the fusion
proteins. Substrates bound to the transporter dissociate
when the pH is reduced by the flow of hydronium ions and
are carried out by the flow of water.

Inhibitors of bacterial efflux pumps
Inhibitors of the QS of bacteria

Because phenothiazines inhibit many energy dependent systems
of bacteria such as motility [89, 90, 95], and these phenothiazines
also inhibit efflux pumps of bacteria [6, 7, 9, 41, 51, 73, 74, 76-83],
there seems to be a correlation between an active efflux pump
system and a functional QS system. That this assumption is correct,
recent evidence has been provided showing that the efflux pumps of
the AHL responding environmental Chromobacterium violaceum
(CV026) bacterium and that of E. coli are inhibited by the phenothiazine
thioridazine (TZ) [12]. Because TZ is known to inhibit genes that
regulate and code for efflux pumps of bacteria [41, 119, 120], it is
possible that the inhibition of the responding CV0126 bacterium to
AHLs [12] involves the inhibition of genes that code and regulate
the efflux pump of the responder which is assumed to recognise the
AHL signal as an noxious agent and hence would extrude it to the
environment [12]. The inhibition of an efflux pump should manifest
itself as an inhibitor of the QS component responsible for biofilm
formation.

Since the discovery of berberine a powerful inhibitor of bacterial
efflux pumps [159], plants have become sources of inhibitors of
efflux pumps [160-164]. Given that efflux pumps and the  QS of
bacteria have an intimate relationship as described in this review,
attention has been focused on plants for potential sources of inhibitors
of efflux pumps and QS systems. Essential oils from Columbian
plants have yielded a large number of compounds that inhibit the
QS system of responding bacteria such as

  1. limonene-carvone , the
  2. citral (geranial-neral) (isolated from Lippia alba),
  3. α-pinene (from Ocotea sp.),
  4. β-pinene (from Swinglea glutinosa),
  5. cineol (from Elettaria cardamomun),
  6. α-zingiberene (from Zingiber officinale) and
  7.  pulegone (from Minthostachys mollis) [165].

Several other essential oils, in particular were shown to present
promising inhibitory properties for the short chain AHL quorum
sensing (QS) system in Escherichia coli containing the biosensor

  •  plasmid pJBA132, in  particular Lippia alba.

Citral was the only  essential oil that presented some activity for
the long chain AHL QS system in Pseudomonas putida containing

  •  the plasmid pRK-C12 [165].

The essence of this review is to correlate the relationship of the
efflux pump system to the QS system of bacteria via the use of
compounds that inhibit both systems. Simply put, inhibitors of
the efflux pump system also, when studied, inhibit the QS system
as well. Because the PMF dependent efflux pump system of Gram-
negatives that is overexpressed is responsible for the multi-drug
phenotype of the bacterium, compounds that affect the PMF of
the bacterium are candidates that will inhibit the activity of the
pump. Consequently, this inhibition will inhibit the secretion of
biofilm, and because biofilm is a deterrent to the action of antibiotics,
compounds that affect the efflux pump system are promising
candidates for clinical evaluation.

Limiting and controlling carbapenem-resistant
Klebsiella pneumonia

L Saidel-Odes, A Borer.
1Infection Control and Hospital Epidemiology Unit, 2Infectious
Diseases Institute, Soroka University Medical Center and the
Faculty of Health Sciences, Ben-Gurion University of the Negev,
Beer-Sheva, Israel
Infection and Drug Resistance 2014:7 9–14

Carbapenem-resistant Klebsiella pneumoniae (CRKP)

  • is resistant to almost all antimicrobial agents,
  • is associated with substantial morbidity and mortality, and
  • poses a serious threat to public health.

The ongoing worldwide spread of this pathogen emphasizes the
need for immediate intervention. This article reviews the global
spread and risk factors for CRKP colonization/infection, and
provides an overview of the strategy to combat CRKP dissemination

Outbreaks of CRKP that have occurred around the world have
been associated with the plasmid-encoded carbapenemase
K. pneumoniae carbapenemase (KPC),

  • a carbapenem-hydrolyzing β-lactamase.19

CRKP isolates are resistant to almost all available antimicrobials
and are susceptible

  • only to polymyxins and tigecycline;
  • a minority to the few remaining aminoglycosides,
    though resistance to these agents is increasingly reported.20,21

Several investigators have evaluated predictors for CRKP colonization.
The following summarizes various studies.

  1. In a multivariate analysis, prior use of macrolides and
    any antibiotic exposure $14 days remained the only
    independent factors associated with CRKP bacteremia
  2. Nosocomial isolation of CRKP was strongly favored by the
    selection pressure of carbapenem. In this study, prior
    treatment with fluoroquinolones was associated with
    decreased risk for the emergence of CRKP.
  3. Previous use of carbapenem and cephalosporin
  4. Nursing home residency before hospital admission, bedridden
    status, and previous antibiotic therapy
  5. exposure to fluoroquinolones
  6. the recipient of antibiotics
  7. intensive care unit (ICU) stay, and
  8. Poor functional status,
  9. Independent predictors of subsequent carbapenem-
    resistant Enterobacteriaceae (CRE) infection were
  • admission to the ICU,
  • having a central venous  catheter,
  • receipt of antibiotics, and
  • diabetes mellitus

Schwaber et al and the Israeli CRE Working Group enforced the
Israel Ministry of Health guidelines mandating physical separation
of hospitalized carriers of CRE and dedicated staffing and appointed
a professional task force charged with containment.19 The monthly
incidence of nosocomial CRE was reduced from 55.5 to 11.7 cases
per 100,000 patient days within 15 months.

Part 7.  Tuberculosis

The Mechanism by which the Phenothiazine Thioridazine
Contributes to Cure Problematic Drug-Resistant Forms
of Pulmonary Tuberculosis: Recent Patents for “New Use”

L Amaral1*, A Martins2,3, G Spengler2, A Hunyadi4 and J Molnar2
Recent Patents on Anti-Infective Drug Discovery 2013; 8(3):000-000

At this moment, over half million patients suffer from multi-drug
resistant tuberculosis (MDR-TB) according to the data from the WHO.
A large majority is terminally ill with essentially incurable pulmonary
tuberculosis. This herein mini-review provides the experimental and
observational evidence that a specific phenothiazine,

  • thioridazine,

will contribute to cure any form of drug-resistant tuberculosis. This
antipsychotic agent is no longer under patent  protection for its
initial use. The reader is informed on the recent developments

  • in patenting this compound for “new use” with a special
  • emphasis on the aspects of drug-resistance.

Given that economic motivation can stimulate the use of this drug
as an antitubercular agent, future prospects are also discussed.

Thioridazine is not the only phenothiazine that has been recommended
for therapy of pulmonary tuberculosis. In general, many phenothiazines
have been implicated for antitubercular activity [62, 80-86]. Among
these are

  • trifluoperazine [87-94],
  • methdilazine [95, 96],
  • promazine [97, 98],
  • promethazine [97, 98],
  • fluphenazin [99],
  • propiomazine [100], and
  • the methylene blue related toluidine blue [101].

There are phenothiazine compounds derived from the parental
methylene blue for therapy of pathologies unrelated to tuberculosis
that also possess

  •  antitubercular [44, 48] and/or antimalarial properties [44].

Moreover, derivatives made from any of the phenothiazines that
have in vitro activity against Mycobacterium tuberculosis are also
active [61, 67, 102, 103], suggesting ample opportunities for
patenting of new analogs developed from known, active phenothiazines
with even less side effects than those of TZ, as recently suggested by
Musuka and co-authors [104]. It is important to mention, that the
commercially available phenothiazines such as for example

  •  trifluoperazine, methdilazine, promazine, promethazine,
    fluphenazin and propiomazine

are beyond patent protection as initially intended. Nevertheless,
these compounds have been patented as adjuvants for the treatment
of MDR cancer (patent expired in 2011 [105]; and, right afterwards,
a new patent has been filed with a priority date of 28th March, 2012,
claiming combination therapy of cancer with a chemotherapeutic
agent and a dopamine receptor antagonist against Cancer stem cells (CSC).

Taking into account that intrinsic MDR is considered as one of the key
properties of CSCs [107], the subject to be covered is indeed related.
According to the MDR, XDR and TDR Mycobacterium tuberculosis,
subjects of this herein paper, the initial step for actually reaching those
in need has been made: a patent has been published in December, 2007,
for the use of TZ and its derivatives for reversing anti-microbial drug
resistance [108]. We must note, however, that, despite the six years
passed since, we were unable to find any related clinical trials, which
would certainly be of outmost importance and urgency in order to
proceed towards an effective therapy of highly resistant mycobacterial
infections.

Mechanism Of Action Of Tz: Why It Cures Multi-Drug,
Extensively Drug Resistant And Probably Totally Drug
Resistant Tuberculosis

Over-expressed efflux pumps of Mycobacterium tuberculosis render
the organism multi-drug resistant [13]. Special attention has been
given to those coded by the

  • mmpL7, p55, efpA, mmr, Rv1258c and Rv2459 genes [109].

The activity of these efflux pumps can be suppressed by

  • concentrations of TZ that have no effect on the viability of
    Mycobacterium tuberculosis
  • rendering the organism susceptible to the antibiotic to
    which it was initially resistant
  • as a consequence of the over-expression of its
    efflux pumps [109].

TZ has also been shown to inhibit the activity of the main

  • efflux pumps of bacteria belonging to other species.

TZ has strong inhibitory activity against the genes that code for
essential proteins of M. tuberculosis [122-124].  Consequently, we
may conclude that the in vitro activity of TZ involves

  • the inhibition of the efflux pumps of M. tuberculosis and that
  • the in vitro exposure of this organism to TZ renders the organism
  • susceptible to antibiotics to which it was initially resistant
  • as a consequence of over-expressed efflux pumps [21].

Phenothiazines such as CPZ, TZ, trifluoperazine, etc., also inhibit

  • the binding of calcium to calcium binding proteins such as

calmodulin in eukaryotes [125], and

  • interfere with other proteins involved in
  • the regulation of cellular activity [126].

They inhibit the transport of calcium and potassium systems

  • in eukaryotic cells [127-129] as well as in
  • mycobacteria [89, 130] and
  • E. coli [113].

In fact, in the latter case, calcium was shown essential to

  • the continuous activity of the thioridiazine sensitive
    efflux system [113].

The killing activity of the human macrophage as well as that
of the neutrophil

  • is dependent upon the retention of calcium and potassium
  • within the phagolysosome of the cell [131].

Considering this, several alternative choices are available for
patenting under “new use”, which would allow a “fresh start”
for the compound to be developed. However, the needed
experimental proof that these phenothiazine agents have
activity at the pulmonary macrophage of the alveolar unit
(the site where the causative organism of pulmonary tuberculosis
resides) is still absent.

Targeting the Human Macrophage with Combinations
of Drugs and Inhibitors of Ca2+ and K+ Transport to
Enhance the Killing of Intracellular Multi-Drug Resistant
M. tuberculosis (MDR-TB) – a Novel, Patentable Approach
to Limit the Emergence of XDR-TB

Marta Martins
UCD Centre for Food Safety, School of Agriculture, Food Science and
Veterinary Medicine, University College Dublin, Belfield, Dublin 4, Ireland
& Unit of Mycobacteriology and UPMM; Instituto de Higiene e Medicina
Tropical, Universidade Nova de Lisboa (IHMT/UNL),  Lisbon, Portugal
Recent Patents on Anti-Infective Drug Discovery, 2011, 6, 000-000

The emergence of resistance in Tuberculosis has become a serious
problem for the control of this disease. For that reason, new therapeutic
strategies that can be implemented in the clinical setting are urgently
needed. The design of new compounds active against mycobacteria
must take into account that Tuberculosis is mainly an intracellular
infection of the alveolar macrophage and therefore must maintain
activity within the host cells.

An alternative therapeutic approach will be described in this review,
focusing on the activation of the phagocytic cell and the subsequent
killing of the internalized bacteria. This approach explores the combined
use of antibiotics and phenothiazines, or Ca2+ and K+ flux inhibitors,
in the infected macrophage.

Targeting the infected macrophage and not the internalized bacteria
could overcome the problem of bacterial multi-drug resistance. This
will potentially eliminate the appearance of new multi-drug resistant
tuberculosis (MDR-TB) cases and subsequently prevent the emergence
of extensively-drug resistant tuberculosis (XDR-TB).

Patents resulting from this novel and innovative approach could be
extremely valuable if they can be implemented in the clinical setting.
Other patents will also be discussed such as the treatment of TB
using immunomodulator compounds (for example: betaglycans).

Role of Phenothiazines and Structurally Similar
Compounds of Plant Origin in the Fight against
Infections by Drug Resistant Bacteria


SG. Dastidar 1, JE. Kristiansen 2, J Molnar 3 and L Amaral
Antibiotics 2013; 2: 58-71;
http://dx.doi.org:/10.3390/antibiotics2010058

Phenothiazines have their primary effects on the plasma membranes
of prokaryotes and eukaryotes. Among the components of the
prokaryotic plasma membrane affected are

  • efflux pumps,
  • their energy sources
  • and energy providing enzymes, such as ATPase,
  • and genes that regulate and code for the permeability
    aspect of a bacterium.

The response of multidrug and extensively drug resistant
tuberculosis to phenothiazines shows an alternative therapy for the
treatment of these dreaded diseases, which are claiming more and
more lives every year throughout the world.

Many phenothiazines have shown

  • synergistic activity with several antibiotics thereby
  • lowering the doses of antibiotics administered to patients
    suffering from specific bacterial infections.

Trimeprazine is synergistic with trimethoprim. Flupenthixol (Fp)
has been found to be synergistic with penicillin and chlorpromazine
(CPZ); in addition, some antibiotics are also synergistic. Along with
the antibacterial action described in this review,

  • many phenothiazines possess plasmid curing activities, which
  • render the bacterial carrier of the plasmid sensitive to antibiotics.

Thus, simultaneous applications of a phenothiazine like TZ would not
only act as an additional antibacterial agent but also would help

  • to eliminate drug resistant plasmid from
    the infectious bacterial cells.

Part 8.  Cancer Cytotherapy

Synthesis and Structure-Activity Relationships of Novel
Dioxolanes as MDR Modulators in Cancer

A Martins 1,2,†,*, J Csábi 3,†, A Balázs 4, DKitka 1, L Amaral 5,
J Molnár 1, A Simon 6, G Tóth 6 and A Hunyadi 3,
Molecules 2013, 18, 15255-15275;
http://dx.doi.org:/10.3390/molecules181215255

Ecdysteroids, molting hormones of insects, can exert several mild,
non-hormonal bioactivities in mammals, including humans. In a
previous study, we have found a significant effect of certain derivatives

  • on the ABCB1 transporter mediated multi-drug resistance of a
  • transfected murine leukemia cell line.

In this paper, we present a structure-activity relationship study
focused on

  • the apolar dioxolane derivatives of 20-hydroxyecdysone.

Semi-synthesis and bioactivity of a total of 32 ecdysteroids, including
20 new compounds, is presented, supplemented with their

  • complete 1H- and 13C-NMR signal assignment

As published before [9], the 20,22-diol moiety of 20E is more reactive
than the 2,3-diol, probably due to the free rotation of the 20,22-bond
of 20E that allows the 20,22-dioxolane ring to form with less strain.

This allowed us to selectively obtain the 20,22-mono-dioxolane
derivatives 2–14, or, depending on the amount of reagent and the
reaction time, the 2,3;20,22-bis-homo-dioxolanes 17 and 21–25.

By utilizing the 20,22-monodioxolane ecdysteroids, another aldehyde
or ketone could be coupled to position 2,3, resulting in several bis-hetero-
dioxolane derivatives 26–33. For this, however, gradually decreasing
reactivity with the increase of the size of the reagent was a limiting factor:

  • larger aldehydes or ketones (mainly those containing a
    substituted aromatic ring) could not be coupled at the 2,3-position.
  • The 2,3-monodioxolane derivatives also appeared to be present as
    minor side-products of the reactions, and as a consequence of their
    low amount, only one such compound (compound 15) was isolated and studied.

To selectively obtain this kind of a compound (16) in a more reasonable
yield, another, three-step approach was successfully applied:

  • after protecting the 20,22-diol with phenylboronic acid, the
    2,3-acetonide could be prepared, and
  • removal of the 20,22 protecting group afforded the desired
    2,3-monoacetonide in a one-pot procedure.

In the case of the reactions with aldehydes or asymmetric ketones,
the new C-28 and C-29 central atoms of the dioxolane rings are
stereogenic centers and thus two possible diastereomers can be
formed at both diols. Their configuration was elucidated by two-
dimensional ROESY or selective one-dimensional ROESY experiments,
e.g., in the doubly substituted

  • dioxolane derivative 22 (R1 = R4 = n-Bu, R2 = R3 = H)
  • the unambiguous differentiation of the 1H and 13C signals of
    the two n-butyl groups was achieved in the following way
    (see Figure 2).

Assignment of the H-C(28) atoms (δ = 4.93/105.9 ppm) was supported by

  • the H-2/C-28 and H-3/C-28 HMBC correlations, and
  • that of H-C(29) (δ = 4.91/105.6 ppm) by the H-22/C-29
    cross peak, respectively.

The selective ROESY experiment irradiating at 4.93 ppm showed

  • contacts with the Hα-2 and Hα-3 atoms proving the
    α position of the R2 = H atom.

The ROESY response obtained irradiating H = R3 signal (δ = 4.91)
on H-22 (δ = 3.64 ppm) revealed their

  • cis arrangement and the R configuration around C-29.

The unambiguous assignments of the signals

  • of the two n-butyl groups R1 and R4 were achieved by
  • selective TOCSY experiments (irradiation at
  • δ = 4.93 and 4.91, respectively).

Figure 2

Stereostructure of 22. Red-ROESY proximitries. Blue- 1H. Black-1 001

Stereostructure of 22. Red-ROESY proximitries. Blue- 1H. Black-1 001

Stereostructure of 22. Red arrows indicate the detected ROESY
steric proximities, the blue numbers give the characteristic 1H,
and the black numbers the 13C chemical shifts.

 

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Identification of Efflux Pump-mediated Multidrug-resistant
Bacteria by the Ethidium Bromide-agar Cartwheel Method

M Martins, M Viveiros, I Couto, SS. Costa, T Pacheco, S Fanning,
Jean-Marie Pagès, and L Amaral
in vivo 2011; 25: 171-178  

Index for efflux activity of the MDR strains. The capacity to efflux EtBr
of each bacterial strain was ranked relative to the reference strain
according to the following formula:

 

Index for efflux activity of the MDR strains

Index for efflux activity of the MDR strains

A Simple Method for Assessment of MDR Bacteria for
Over-Expressed Efflux Pumps

M Martinsa,b*, MP. McCuskera,b, M Viveirosa,c, I Coutoc,d,
S Fanninga,b, Jean-Marie Pagès b,e, L Amaral,b,
The Open Microbiol J 2013; 7: 1-5  1874-2858/13 Bentham

Flowchart followed to test bacterial strains using the EtBr-agar
Cartwheel method.

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The effect of selected EPIs on the resistance of the induced and
MDR Gram-positive bacteria.

TET
Enterococcus EFC
ATCC29212
HSEFM-D
1.5
>2.5
w/o
EPI
+
TZ
+
CPZ
+
RES
4
16
4
4
4
4
4
8
(4×) (4×) (2×)
                                MCEtBr NOR  (mg/l) MIC NOR (mg/l)
HSEFM-E >2.5 0.125 0.125 0.125 0.125

EPI: Efflux pump inhibitor; w/o: without; TZ: thioridazine; CPZ:
chlorpromazine; PAN: phenyl arginine β-naphthylamide. Values
in bold-type correspond to a decrease of 4-fold or higher on
the MIC values in comparison to those in the absence of inhibitor.
Values in parenthesis indicate the MIC decrease relative to that
of the original culture. The concentration of each EPI used is
defined in the Materials and Methods section.

Macrocyclic diterpenes resensitizing multidrug
resistant phenotypes 

MA. Reis a, A Paterna a, RJ. Ferreira a, H Lage b,
Maria-José U. Ferreira a,⇑
a Instituto de Investigação do Medicamento (iMed.ULisboa), Faculdade
de Farmácia, Universidade de Lisboa, Lisboa, Portugal
b Charité Campus Mitte, Institute of Pathology, Berlin, Germany
Bioorganic & Medicinal Chemistry xxx (2014) xxx–xxx

Herein, collateral sensitivity effect was exploited as a strategy to
select effective compounds to overcome multidrug resistance in
cancer. Thus, eleven macrocyclic diterpenes, namely jolkinol D (1),
isolated from Euphorbia piscatoria, and its derivatives (2–11) were
evaluated for their activity on three different Human cancer entities:

  • gastric (EPG85-257), pancreatic (EPP85-181) and colon (HT-29)

each with a variant selected for resistance to mitoxantrone

  1. EPG85-257RN;
  2. EPP85-181RN;
  3. HT-29RN and
  • one to daunorubicin (EPG85-257RD; EPP85-181RD; HT-29RD).

Jolkinol D (1) and most of its derivatives (2–11) exhibited significant
collateral sensitivity effect towards the cell lines

  • EPG85-257RN (associated with P-glycoprotein overexpression) and
  • HT-29RD (altered topoisomerase II expression).

The benzoyl derivative, jolkinoate L (8) demonstrated ability to

  • target different cellular contexts with
  • concomitant high antiproliferative activity.

These compounds were previously assessed as
P-glycoprotein modulators,

  • at non-cytotoxic doses, on MDR1-mouse lymphoma cells.

A regression analysis between

  1. the antiproliferative activity presented herein and
  2. the previously assessed P-glycoprotein modulatory effect

showed a strong relation between the compounds that presented

  • both high P-glycoprotein modulation and cytotoxicity.

Molecular Docking Characterizes Substrate-Binding Sites
and Efflux Modulation Mechanisms within P
Glycoprotein.

Ferreira,† Maria-José U. Ferreira,† and DJVA dos Santos*,†,‡
†Research Institute for Medicines and Pharmaceutical Sciences
(iMed.UL), Faculty of Pharmacy, University of Lisbon, Lisbon, Portugal
‡REQUIMTE, Department of Chemistry & Biochemistry, Faculty of
Sciences, University of Porto, Porto, Portugal
J. Chem. Inf. Model. XXXX, XXX, XXX−XXX
http://dx.doi.org:/10.1021/ci400195v

P-Glycoprotein (Pgp) is one of the best characterized ABC
transporters
, often involved

  • in the multidrug-resistance phenotype
  • overexpressed by several cancer cell lines.

Experimental studies contributed to important knowledge concerning
substrate polyspecificity, efflux mechanism, and drug binding sites.
This information is, however, scattered through different perspectives,
not existing a unifying model for the knowledge available for this transporter.
Using a previously refined structure of murine Pgp,

  • three putative drug-binding sites were hereby characterized
  • by means of molecular docking.

The modulator site (M-site) is characterized by

  • cross interactions between both Pgp halves

herein defined for the first time, having an important role in

  • impairing conformational changes leading to substrate efflux.

Two other binding sites, located next to the inner leaflet of the lipid bilayer,

  • were identified as the substrate binding H and R sites
  • by matching docking and experimental results.

A new classification model

  • with the ability to discriminate substrates from modulators

is also proposed, integrating a vast number of theoretical and experimental data.

conformational changes leading to substrate efflux

conformational changes leading to substrate efflux

conformational changes leading to substrate efflux

http://pubs.acs.org/appl/literatum/publisher/achs/journals/content/jcisd8/
2013/jcisd8.2013.53.issue-7/ci400195v/production/pdfimages_v02/normal.img-000.jpg

 

 

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Metformin, Thyroid-Pituitary Axis, Diabetes Mellitus, and Metabolism

Metformin, Thyroid-Pituitary Axis, Diabetes Mellitus, and Metabolism

Larry H, Bernstein, MD, FCAP, Author and Curator
and Aviva Lev-Ari, PhD, RN

http://pharmaceuticalintelligence.com/9/27/2014/Metformin,_thyroid-pituitary_ axis,_diabetes_mellitus,_and_metabolism

The following article is a review of the central relationship between the action of
metformin as a diabetic medication and its relationship to AMPK, the important and
essential regulator of glucose and lipid metabolism under normal activity, stress, with
its effects on skeletal muscle, the liver, the action of T3 and more.

We start with a case study and a publication in the J Can Med Assoc.  Then we shall look
into key literature on these metabolic relationships.

Part I.  Metformin , Diabetes Mellitus, and Thyroid Function

Hypothyroidism, Insulin resistance and Metformin
May 30, 2012   By Janie Bowthorpe
The following was written by a UK hypothyroid patient’s mother –
Sarah Wilson.

My daughter’s epilepsy is triggered by unstable blood sugars. And since taking
Metformin to control her blood sugar, she has significantly reduced the number of
seizures. I have been doing research and read numerous academic medical journals,
which got me thinking about natural thyroid hormone and Hypothyroidism. My hunch
was that when patients develop hypothyroid symptoms, they are actually becoming
insulin resistant (IR). There are many symptoms in common between women with
polycystic ovaries and hypothyroidism–the hair loss, the weight gain, etc.
(http://insulinhub.hubpages.com/hub/PCOS-and-Hypothyroidism).

A hypothyroid person’s body behaves as if it’s going into starvation mode and so, to
preserve resources and prolong life, the metabolism changes. If hypothyroid is prolonged
or pronounced, then perhaps, chemical preservation mode becomes permanent even
with the reintroduction of thyroid hormones. To get back to normal, they need
a “jump-start” reinitiate a higher rate of metabolism. The kick start is initiated through
AMPK, which is known as the “master metabolic regulating enzyme.”
(http://en.wikipedia.org/wiki/AMP-activated protein kinase).

Guess what? This is exactly what happens to Diabetes patients when Metformin is
introduced. http://en.wikipedia.org/wiki/Metformin
Suggested articles: http://www.springerlink.com/content/r81606gl3r603167/  and
http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/j.1365-2265.2011.04029.x/pdf

Note the following comments/partial statements:
“Hypothyroidism is characterized by decreased insulin responsiveness”;
“the pivotal regulatory role of T3 in major metabolic pathways”.

The community knows that T3/NTH (natural thyroid hormone [Armour]) makes
hypothyroid patients feel better – but the medical establishment is averse to T3/NTH
(treating subclinical hypoT (T3/T4 euthyroid) with natural dessicated thyroid (NDT).
The medical establishment might find an alternative view about impaired metabolism
more if shown real proof that the old NDT **was/is** having the right result –i.e., the
T3 is jump-starting the metabolism by re-activating
 AMPK.

If NDT also can be used for hypothyroidism without the surmised “dangers” of NTH,
then they should consider it. [The reality in the choice is actually recombinant TH
(Synthroid)]. Metformin is cheap, stable and has very few serious side effects. I use the
car engine metaphor, and refer to glucose as our petrol, AMPK as the spark plug and
both T3 and Metformin as the ignition switches. Sometimes if you have flat batteries in
the car, it doesn’t matter how much you turn the ignition switch or pump the petrol
pedal, all it does is flatten the battery and flood the engine.

Dr. Skinner in the UK has been treating “pre-hypothyroidism” the way that some
doctors treat “pre-diabetes”. Those hypothyroid patients who get treated early
might not have had their AMPK pathways altered and the T4-T3 conversion still works.
There seems to be no reason why thyroid hormone replacement therapy shouldn’t
logically be given to ward off a greater problem down the line.

It’s my belief that there is clear and abundant academic evidence that the AMPK/
Metformin research should branch out to also look at thyroid disease.

Point – direct T3 is kicking the closed -down metabolic process back into life,
just like Metformin does for insulin resistance.
http://www.hotthyroidology.com/editorial_79.html
There is serotonin resistance! http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/17250776

Metformin Linked to Risk of Low Levels of Thyroid Hormone

CMAJ (Canadian Medical Association Journal) 09/22/2014

Metformin, the drug commonly for treating type 2 diabetes,

  • is linked to an increased risk of low thyroid-stimulating hormone
    (TSH) levels
  • in patients with underactive thyroids (hypothyroidism),

according to a study in CMAJ (Canadian Medical Association Journal).

Metformin is used to lower blood glucose levels

  • by reducing glucose production in the liver.

previous studies have raised concerns that

  • metformin may lower thyroid-stimulating hormone levels.

Study characteristics:

  1. Retrospective  long-term
  2. 74 300 patient who received metformin and sulfonylurea
  3. 25-year study period.
  4. 5689 had treated hypothyroidism
  5. 59 937 had normal thyroid function.

Metformin and low levels of thyroid-stimulating hormone in
patients with type 2 diabetes mellitus

Jean-Pascal Fournier,  Hui Yin, Oriana Hoi Yun Yu, Laurent Azoulay  +
Centre for Clinical Epidemiology (Fournier, Yin, Yu, Azoulay), Lady Davis Institute,
Jewish General Hospital; Department of Epidemiology, Biostatistics and Occupational
Health (Fournier), McGill University; Division of Endocrinology (Yu), Jewish General
Hospital; Department of Oncology (Azoulay), McGill University, Montréal, Que., Cananda

CMAJ Sep 22, 2014,   http://dx.doi.org:/10.1503/cmaj.140688

Background:

  • metformin may lower thyroid-stimulating hormone (TSH) levels.

Objective:

  • determine whether the use of metformin monotherapy, when compared with
    sulfonylurea monotherapy,
  • is associated with an increased risk of low TSH levels(< 0.4 mIU/L)
  • in patients with type 2 diabetes mellitus.

Methods:

  • Used the Clinical Practice Research Datalink,
  • identified patients who began receiving metformin or sulfonylurea monotherapy
    between Jan. 1, 1988, and Dec. 31, 2012.
  • 2 subcohorts of patients with treated hypothyroidism or euthyroidism,

followed them until Mar. 31, 2013.

  • Used Cox proportional hazards models to evaluate the association of low TSH
    levels with metformin monotherapy, compared with sulfonylurea monotherapy,
    in each subcohort.

Results:

  • 5689 patients with treated hypothyroidism and 59 937 euthyroid patients were
    included in the subcohorts.

For patients with treated hypothyroidism:

  1. 495 events of low TSH levels were observed (incidence rate 0.1197/person-years).
  2. 322 events of low TSH levels were observed (incidence rate 0.0045/person-years)
    in the euthyroid group.
  • metformin monotherapy was associated with a 55% increased risk of low TSH
    levels 
    in patients with treated hypothyroidism (incidence rate 0.0795/person-years
    vs.0.1252/ person-years, adjusted hazard ratio [HR] 1.55, 95% confidence
    interval [CI] 1.09– 1.20), compared with sulfonylurea monotherapy,
  • the highest risk in the 90–180 days after initiation (adjusted HR 2.30, 95% CI
    1.00–5.29).
  • No association was observed in euthyroid patients (adjusted HR 0.97, 95% CI 0.69–1.36).

Interpretation: The clinical consequences of this needs further investigation.

 

Crude and adjusted hazard ratios for suppressed thyroid-stimulating hormone
levels (< 0.1 mIU/L) associated with the use metformin monotherapy, compared
with sulfonylurea monotherapy, in patients with treated hypothyroidism or
euthyroidism and type 2 diabetes
Variable No. events
suppressed
TSH levels
Person-years of
exposure
Incidence rate,
per 1000 person-years (95% CI)
Crude
HR
Adjusted HR*(95% CI)
Patients with treated hypothyroidism, = 5689
Sulfonylure,
= 762
18 503 35.8
(21.2–56.6)
1.00 1.00
(reference)
Metformin,
= 4927
130 3 633 35.8
(29.9–42.5)
1.05 0.99
(0.57–1.72)
Euthyroid patients, = 59 937
Sulfonylurea,
= 7980
12 8 576 1.4
(0.7–2.4)
1.00 1.00
(reference)
Metformin,
= 51 957
75 63 047 1.2
(0.9–1.5)
0.85 1.03
(0.52–2.03)

 

Part II. Metabolic Underpinning 
(Source: Wikipedia, AMPK and thyroid)

5′ AMP-activated protein kinase or AMPK or 5′ adenosine monophosphate-activated protein kinase
is an enzyme that plays a role in cellular energy homeostasis.
It consists of three proteins (subunits) that

  1. together make a functional enzyme, conserved from yeast to humans.
  2. It is expressed in a number of tissues, including the liver, brain, and skeletal
    muscle.
  3. The net effect of AMPK activation is stimulation of
    1. hepatic fatty acid oxidation and ketogenesis,
    2. inhibition of cholesterol synthesis,
    3. lipogenesis, and triglyceride synthesis,
    4. inhibition of adipocyte lipolysis and lipogenesis,
    5. stimulation of skeletal muscle fatty acid oxidation and muscle
      glucose uptake, and
    6. modulation of insulin secretion by pancreatic beta-cells.

The heterotrimeric protein AMPK is formed by α, β, and γ subunits. Each of these three
subunits takes on a specific role in both the stability and activity of AMPK.

  • the γ subunit includes four particular Cystathionine beta synthase (CBS) domains
    giving AMPK its ability to sensitively detect shifts in the AMP:ATP ratio.
  • The four CBS domains create two binding sites for AMP commonly referred to as
    Bateman domains. Binding of one AMP to a Bateman domain cooperatively
    increases the binding affinity of the second AMP to the other Bateman domain.
  • As AMP binds both Bateman domains the γ subunit undergoes a conformational
    change which exposes the catalytic domain found on the α subunit.
  • It is in this catalytic domain where AMPK becomes activated when
    phosphorylation takes place at threonine-172by an upstream AMPK kinase
    (AMPKK). The α, β, and γ subunits can also be found in different isoforms.

AMPK acts as a metabolic master switch regulating several intracellular systems

  1. the cellular uptake of glucose,
  2. the β-oxidation of fatty acids and
  3. the biogenesis of glucose transporter 4 (GLUT4) and
  4. mitochondria

The energy-sensing capability of AMPK can be attributed to

  • its ability to detect and react to fluctuations in the AMP:ATP ratio that take
    place during rest and exercise (muscle stimulation).

During muscle stimulation,

  • AMP increases while ATP decreases, which changes AMPK into a good substrate
    for activation.
  • AMPK activity increases while the muscle cell experiences metabolic stress
    brought about by an extreme cellular demand for ATP.
  • Upon activation, AMPK increases cellular energy levels by
    • inhibiting anabolic energy consuming pathways (fatty acid synthesis,
      protein synthesis, etc.) and
    • stimulating energy producing, catabolic pathways (fatty acid oxidation,
      glucose transport, etc.).

A recent JBC paper on mice at Johns Hopkins has shown that when the activity of brain
AMPK was pharmacologically inhibited,

  • the mice ate less and lost weight.

When AMPK activity was pharmacologically raised (AICAR see below)

  • the mice ate more and gained weight.

Research in Britain has shown that the appetite-stimulating hormone ghrelin also
affects AMPK levels.

The antidiabetic drug metformin (Glucophage) acts by stimulating AMPK, leading to

  1. reduced glucose production in the liver and
  2. reduced insulin resistance in the muscle.

(Metformin usually causes weight loss and reduced appetite, not weight gain and
increased appetite, ..opposite of expected from the Johns Hopkins mouse study results.)

Triggering the activation of AMPK can be carried out provided two conditions are met.

First, the γ subunit of AMPK

  • must undergo a conformational change so as to
  • expose the active site(Thr-172) on the α subunit.

The conformational change of the γ subunit of AMPK can be accomplished

  • under increased concentrations of AMP.

Increased concentrations of AMP will

  • give rise to the conformational change on the γ subunit of AMPK
  • as two AMP bind the two Bateman domains located on that subunit.
  • It is this conformational change brought about by increased concentrations
    of  AMP that exposes the active site (Thr-172) on the α subunit.

This critical role of AMP is further substantiated in experiments that demonstrate

  • AMPK activation via an AMP analogue 5-amino-4-imidazolecarboxamide
    ribotide (ZMP) which is derived fromthe familiar
  • 5-amino-4-imidazolecarboxamide riboside (AICAR)

AMPK is a good substrate for activation via an upstream kinase complex, AMPKK
AMPKK is a complex of three proteins,

  1. STE-related adaptor (STRAD),
  2. mouse protein 25 (MO25), and
  3. LKB1 (a serine/threonine kinase).

The second condition that must be met is

  • the phosphorylation/activation of AMPK on its activating loop at
    Thr-172of the α subunit
  • brought about by an upstream kinase (AMPKK).

The complex formed between LKB1 (STK 11), mouse protein 25 (MO25), and the
pseudokinase STE-related adaptor protein (STRAD) has been identified as

  • the major upstream kinase responsible for phosphorylation of AMPK
    on its activating loop at Thr-172

Although AMPK must be phosphorylated by the LKB1/MO25/STRAD complex,

  • it can also be regulated by allosteric modulators which
  • directly increase general AMPK activity and
  • modify AMPK to make it a better substrate for AMPKK
  • and a worse substrate for phosphatases.

It has recently been found that 3-phosphoglycerate (glycolysis intermediate)

  • acts to further pronounce AMPK activation via AMPKK

Muscle contraction is the main method carried out by the body that can provide
the conditions mentioned above needed for AMPK activation

  • As muscles contract, ATP is hydrolyzed, forming ADP.
  • ADP then helps to replenish cellular ATP by donating a phosphate group to
    another ADP,

    • forming an ATP and an AMP.
  • As more AMP is produced during muscle contraction,
    • the AMP:ATP ratio dramatically increases,
  • leading to the allosteric activation of AMPK

For over a decade it has been known that calmodulin-dependent protein kinase
kinase-beta (CaMKKbeta) can phosphorylate and thereby activate AMPK,

  • but it was not the main AMPKK in liver.

CaMKK inhibitors had no effect on 5-aminoimidazole-4-carboxamide-1-beta-4-
ribofuranoside (AICAR) phosphorylation and activation of AMPK.

  • AICAR is taken into the celland converted to ZMP,
  • an AMP analogthat has been shown to activate AMPK.

Recent LKB1 knockout studies have shown that without LKB1,

  • electrical and AICAR stimulation of muscleresults in very little
    phosphorylation of AMPK and of ACC, providing evidence that
  • LKB1-STRAD-MO25 is the major AMPKK in muscle.

Two particular adipokines, adiponectin and leptin, have even been demonstrated
to regulate AMPK. A main functions of leptin in skeletal muscle is

  • the upregulation of fatty acid oxidation.

Leptin works by way of the AMPK signaling pathway, and adiponectin also
stimulates the oxidation of fatty acids via the AMPK pathway, and

  • Adiponectin also stimulates the uptake of glucose in skeletal muscle.

An increase in enzymes which specialize in glucose uptake in cells such as GLUT4
and hexokinase II are thought to be mediated in part by AMPK when it is activated.
Increases in AMPK activity are brought about by increases in the AMP:ATP ratio
during single bouts of exercise and long-term training.

One of the key pathways in AMPK’s regulation of fatty acid oxidation is the

  • phosphorylation and inactivation of acetyl-CoA carboxylase.
  1. Acetyl-CoA carboxylase (ACC) converts acetyl-CoA (ACA) to malonyl-CoA
    (MCA), an inhibitor of carnitine palmitoyltransferase 1 (CPT-1).
  2. CPT-1 transports fatty acids into the mitochondria for oxidation.
  3. Inactivation of ACC results in increased fatty acid transport and oxidation.
  4. the AMPK induced ACC inactivation  and reduced conversion to MCA
    may occur as a result of malonyl-CoA decarboxylase (MCD)
  5. MCD as an antagonist to ACC, decarboxylatesmalonyl-CoA to acetyl-CoA
    (reversal of ACC conversion of ACA to MCA)
  6. This resultsin decreased malonyl-CoA and increased CPT-1 and fatty acid oxidation.

AMPK also plays an important role in lipid metabolism in the liver. It has long been
known that hepatic ACC has been regulated in the liver.

  1. It phosphorylates and inactivates 3-hydroxy-3-methylglutaryl-CoA reductase (HMGCR)
  2. acetyl-CoA(ACA) is converted to mevalonic acid (MVA) by ACC
    with inhibition of CPT-1
  3. HMGR converts 3-hydroxy-3-methylglutaryl-CoA, which is made from MVA
  4. which then travels down several more metabolic steps to become cholesterol.

Insulin facilitates the uptake of glucose into cells via increased expression and
translocation of glucose transporter GLUT-4. In addition, glucose is phosphorylated
by hexokinase wheni iot enters the cell. The phosphorylated form keeps glucose from
leaving the cell,

  • The decreasedthe concentration of glucose molecules creates a gradient for more
    glucose to be transported into the cell.
AMPK and thyroid hormone regulate some similar processes. Knowing these similarities,
Winder and Hardie et al. designed an experiment to see if AMPK was influenced by thyroid
hormone. They found that all of the subunits of AMPK were increased in skeletal muscle,
especially in the soleus and red quadriceps, with thyroid hormone treatment. There was
also an increase in phospho-ACC, a marker of AMPK activity.
  •  Winder WW, Hardie DG (July 1999). “AMP-activated protein kinase,
    a metabolic master switch: possible roles in type 2 diabetes”. J. Physiol. 277
    (1 Pt 1): E1–10. PMID 10409121.
  • Winder WW, Hardie DG (February 1996). “Inactivation of acetyl-CoA
    carboxylase and activation of AMP-activated protein kinase in muscle
    during exercise”. J. Physiol. 270 (2 Pt 1): E299–304. PMID 8779952.
  • Hutber CA, Hardie DG, Winder WW (February 1997). “Electrical stimulation
    inactivates muscle acetyl-CoA carboxylase and increases AMP-activated
    protein kinase”. Am. J. Physiol. 272 (2 Pt 1): E262–6. PMID 9124333
  • Durante PE, Mustard KJ, Park SH, Winder WW, Hardie DG (July 2002).
    “Effects of endurance training on activity and expression of AMP-activated
    protein kinase isoforms in rat muscles”. Am. J. Physiol. Endocrinol.
    Metab. 283 (1): E178–86. doi:10.1152/ajpendo.00404.2001. PMID 12067859
  • Corton JM, Gillespie JG, Hardie DG (April 1994). “Role of the AMP-activated
    protein kinase in the cellular stress response”. Curr. Biol. 4 (4):
    315–24. doi:10.1016/S0960-9822(00)00070-1. PMID 7922340
  • Winder WW (September 2001). “Energy-sensing and signaling by
    AMP-activated protein kinase in skeletal muscle”. J. Appl. Physiol. 91 (3):
    1017–28. PMID 11509493
  • Suter M, Riek U, Tuerk R, Schlattner U, Wallimann T, Neumann D (October
    2006). “Dissecting the role of 5′-AMP for allosteric stimulation, activation,
    and deactivation of AMP-activated protein kinase”.  J. Biol. Chem.
    281 (43): 32207–6. doi:10.1074/jbc.M606357200. PMID 16943194

 

Part III. Pituitary-thyroid axis and diabetes mellitus
The Interface Between Thyroid and Diabetes Mellitus

Leonidas H. Duntas, Jacques Orgiazzi, Georg Brabant   Clin Endocrinol. 2011;75(1):1-9.
Interaction of Metformin and Thyroid Function

Metformin acts primarily by

  • suppressing hepatic gluconeogenesis via activation of AMPK
  • It has the opposite effects on hypothalamic AMPK,
    • inhibiting activity of the enzyme.
  • the metformin effects on hypothalamic AMPK activity will
    • counteractT3 effects at the hypothalamic level.
  • AMPK therefore represents a direct target for dual regulation
    • in the hypothalamic partitioning of energy homeostasis.
  • metformin crossesthe blood–brain barrier and
    • levels in the pituitary gland are substantially increased.
  • It convincinglysuppresses TSH

A recent study recruiting 66 patients with benign thyroid nodules furthermore
demonstrated that metformin significantly decreases nodule size in patients with
insulin resistance.[76] The effect of metformin, which was produced over a
6-month treatment period, parallelled a fall in TSH concentrations and achieved a
shrinkage amounting to 30% of the initial nodule size when metformin was
administered alone and up to 55% when it was added to ongoing LT4 treatment.

These studies reveal a

  • suppressive effect of metformin on TSH secretion patterns in
    hypothyroid patients, an effect that is apparently
  • independent of T4 treatment and does not alter the TH profile.
  • A rebound of TSH secretion occurs at about 3 months following metformin
    withdrawal.

It appears that recommendations for more frequent testing, on an annual to
biannual basis, seems justified in higher risk groups like patients over 50 or 55,
particularly with suggestive symptoms, raised antibody titres or dylipidaemia.
We thus would support the suggestion of an initial TSH and TPO antibody testing
which, as discussed, will help to predict the development of hypothyroidism in
patients with diabetes.

Hypothalamic AMPK and fatty acid metabolism mediate thyroid
regulation of energy 
balance
M López,  L Varela,  MJ Vázquez,  S Rodríguez-Cuenca, CR González, …, & Vidal-Puig
Nature Medicine  29 Aug 2010; 16: 1001–1008 http://dx.doi.org:/10.1038/nm.2207

Thyroid hormones have widespread cellular effects; however it is unclear whether
their effects on the central nervous system (CNS) contribute to global energy balance.
Here we demonstrate that either

  • whole-body hyperthyroidism or central administration of triiodothyronine
    (T3) decreases

    • the activity of hypothalamic AMP-activated protein kinase (AMPK),
    • increases sympathetic nervous system (SNS) activity and
    • upregulates thermogenic markers in brown adipose tissue (BAT).

Inhibition of the lipogenic pathway in the ventromedial nucleus of the hypothalamus
(VMH) prevents CNS-mediated activation of BAT by thyroid hormone and reverses
the weight loss associated with hyperthyroidism. Similarly, inhibition of thyroid
hormone receptors in the VMH reverses the weight loss associated with hyperthyroidism.

This regulatory mechanism depends on AMPK inactivation, as genetic inhibition of this
enzyme in the VMH of euthyroid rats induces feeding-independent weight loss and
increases expression of thermogenic markers in BAT. These effects are reversed by
pharmacological blockade of the SNS. Thus, thyroid hormone–induced modulation
of AMPK activity and lipid metabolism in the hypothalamus is a major regulator of
whole-body energy homeostasis.

Metabolic Basis for Thyroid Hormone Liver Preconditioning:
Upregulation of AMP-Activated Protein Kinase Signaling
  
LA Videla,1 V Fernández, P Cornejo, and R Vargas
1Molecular and Clinical Pharmacology Program, Institute of Biomedical Sciences,
Faculty of Medicine, University of Chile, 2Faculty of Medicine, Diego Portales University,
Santiago, Chile
Academic Editors: H. M. Abu-Soud and D. Benke
The Scientific World Journal 2012; 2012, ID 475675, 10 pp
http://dx.doi.org/10.1100/2012/475675

The liver is a major organ responsible for most functions of cellular metabolism and

  • a mediator between dietary and endogenous sources of energy for extrahepatic tissues.
  • In this context, adenosine-monophosphate- (AMP-) activated protein kinase (AMPK)
    constitutes an intrahepatic energy sensor
  • regulating physiological energy dynamics by limiting anabolism and stimulating
    catabolism, thus increasing ATP availability.
  • This is achieved by mechanisms involving direct allosteric activation and
    reversible phosphorylation of AMPK, in response to signals such as

    • energy status,
    • serum insulin/glucagon ratio,
    • nutritional stresses,
    • pharmacological and natural compounds, and
    • oxidative stress status.

Reactive oxygen species (ROS) lead to cellular AMPK activation and

  • downstream signaling under several experimental conditions.

Thyroid hormone (L-3,3′,5-triiodothyronine, T3) administration, a condition
that enhances liver ROS generation,

  • triggers the redox upregulation of cytoprotective proteins
    • affording preconditioning against ischemia-reperfusion (IR) liver injury.

Data discussed in this work suggest that T3-induced liver activation of AMPK

  • may be of importance in the promotion of metabolic processes
  • favouring energy supply for the induction and operation of preconditioning
    mechanisms.

These include

  1. antioxidant,
  2. antiapoptotic, and
  3. anti-inflammatory mechanisms,
  4. repair or resynthesis of altered biomolecules,
  5. induction of the homeostatic acute-phase response, and
  6. stimulation of liver cell proliferation,

which are required to cope with the damaging processes set in by IR.

The liver functions as a mediator between dietary and endogenous sources
of energy and extrahepatic organs that continuously require energy, mainly
the brain and erythrocytes, under cycling conditions between fed and fasted states.

In the fed state, where insulin action predominates, digestion-derived glucose is
converted to pyruvate via glycolysis, which is oxidized to produce energy, whereas
fatty acid oxidation is suppressed. Excess glucose can be either stored as hepatic
glycogen or channelled into de novo lipogenesis.

In the fasted state, considerable liver fuel metabolism changes occur due to decreased
serum insulin/glucagon ratio, with higher glucose production as a consequence of
stimulated glycogenolysis and gluconeogenesis (from alanine, lactate, and glycerol).

Major enhancement in fatty acid oxidation also occurs to provide energy for liver
processes and ketogenesis to supply metabolic fuels for extrahepatic tissues. For these
reasons, the liver is considered as the metabolic processing organ of the body, and
alterations in liver functioning affect whole-body metabolism and energy homeostasis.

In this context, adenosine-monophosphate- (AMP-) activated protein kinase (AMPK)
is the downstream component of a protein kinase cascade acting as an

  • intracellular energy sensor regulating physiological energy dynamics by
  • limiting anabolic pathways, to prevent excessive adenosine triphosphate (ATP)
    utilization, and
  • by stimulating catabolic processes, to increase ATP production.

Thus, the understanding of the mechanisms by which liver AMPK coordinates hepatic
energy metabolism represents a crucial point of convergence of regulatory signals
monitoring systemic and cellular energy status

Liver AMPK: Structure and Regulation

AMPK, a serine/threonine kinase, is a heterotrimeric complex comprising

  1. a catalytic subunit α and
  2. two regulatory subunits β and γ .

The α subunit has a threonine residue (Thr172) within the activation loop of the kinase
domain, with the C-terminal region being required for association with β and γ subunits.
The β subunit associates with α and γ by means of its C-terminal region , whereas

  • the γ subunit has four cystathionine β-synthase (CBS) motifs, which
  • bind AMP or ATP in a competitive manner.

75675.fig.001 (not shown)

Figure 1: Regulation of AMP-activated protein kinase (AMPK) by
(A) direct allosteric activation and
(B) reversible phosphorylation and downstream responses maintaining
intracellular energy balance.

Regulation of liver AMPK activity involves both direct allosteric activation and
reversible phosphorylation. AMPK is allosterically activated by AMP through

  • binding to the regulatory subunit-γ, which induces a conformational change in
    the kinase domain of subunit α that protects AMPK from dephosphorylation
    of Thr172, probably by protein phosphatase-2C.

Activation of AMPK requires phosphorylation of Thr172 in its α subunit, which can be
attained by either

(i) tumor suppressor LKB1 kinase following enhancement in the AMP/ATP ratio, a
kinase that plays a crucial role in AMPK-dependent control of liver glucose and
lipid metabolism;

(ii) Ca2+-calmodulin-dependent protein kinase kinase-β (CaMKKβ) that
phosphorylates AMPK in an AMP-independent, Ca2+-dependent manner;

(iii) transforming growth-factor-β-activated kinase-1 (TAK1), an important
kinase in hepatic Toll-like receptor 4 signaling in response to lipopolysaccharide.

Among these kinases, the relevance of CaMKKβ and TAK1 in liver AMPK activation
remains to be established in metabolic stress conditions. Both allosteric and
phosphorylation mechanisms are able to elicit

  • over 1000-fold increase in AMPK activity, thus allowing
  • the liver to respond to small changes in energy status in a highly sensitive fashion.

In addition to rapid AMPK regulation through allosterism and reversible phosphorylation

  • long-term effects of AMPK activation induce changes in hepatic gene expression.

This was demonstrated for

(i) the transcription factor carbohydrate-response element-binding protein (ChREBP),

  • whose Ser568 phosphorylation by activated AMPK
  • blocks its DNA binding capacity and glucose-induced gene transcription
  • under hyperlipidemic conditions;(ii) liver sterol regulatory element-binding
    protein-1c (SREBP-1c), whose mRNA and protein expression and those of
    its target gene for fatty acid synthase (FAS)
  • are reduced by metformin-induced AMPK activation,
  • decreasing lipogenesis and increasing fatty acid oxidation due to
    malonyl-CoA depletion;

(iii) transcriptional coactivator transducer of regulated CREB activity-2 (TORC2),
a crucial component of the hepatic gluconeogenic program, was reported
to be phosphorylated by activated AMPK.

This modification leads to subsequent cytoplasmatic sequestration of TORC2 and
inhibition of gluconeogenic gene expression, a mechanism underlying

  • the plasma glucose-lowering effects of adiponectin and metformin
  • through AMPK activation by upstream LKB1.

Activation of AMPK in the liver is a key regulatory mechanism controlling glucose
and lipid metabolism,

  1. inhibiting anabolic processes, and
  2. enhancing catabolic pathways in response to different signals, including
    1. energy status,
    2. serum insulin/glucagon ratio,
    3. nutritional stresses,
    4. pharmacological and natural compounds, and
    5. oxidative stress status

Reactive Oxygen Species (ROS) and AMPK Activation

The high energy demands required to cope with all the metabolic functions
of the liver are met by

  • fatty acid oxidation under conditions of both normal blood glucose levels and
    hypoglycemia, whereas
  • glucose oxidation is favoured in hyperglycemic states, with consequent
    generation of ROS.

Under normal conditions, ROS occur at relatively low levels due to their fast processing
by antioxidant mechanisms, whereas at acute or prolonged high ROS levels, severe
oxidation of biomolecules and dysregulation of signal transduction and gene expression
is achieved, with consequent cell death through necrotic and/or apoptotic-signaling
pathways.

Thyroid Hormone (L-3,3′,5-Triiodothyronine, T3), Metabolic Regulation,
and ROS Production

T3 is important for the normal function of most mammalian tissues, with major actions
on O2 consumption and metabolic rate, thus

  • determining enhancement in fuel consumption for oxidation processes
  • and ATP repletion.

T3 acts predominantly through nuclear receptors (TR) α and β, forming

  • functional complexes with retinoic X receptor that
  • bind to thyroid hormone response elements (TRE) to activate gene expression.

T3 calorigenesis is primarily due to the

  • induction of enzymes related to mitochondrial electron transport and ATP
    synthesis, catabolism, and
  • some anabolic processes via upregulation of genomic mechanisms.

The net result of T3 action is the enhancement in the rate of O2 consumption of target
tissues such as liver, which may be effected by secondary processes induced by T3

(i) energy expenditure due to higher active cation transport,

(ii) energy loss due to futile cycles coupled to increase in catabolic and anabolic pathways, and

(iii) O2 equivalents used in hepatic ROS generation both in hepatocytes and Kupffer cells

In addition, T3-induced higher rates of mitochondrial oxidative phosphorylation are
likely to induce higher levels of ATP, which are partially balanced by intrinsic uncoupling
afforded by induction of uncoupling proteins by T3. In agreement with this view, the
cytosolic ATP/ADP ratio is decreased in hyperthyroid tissues, due to simultaneous
stimulation of ATP synthesis and consumption.

Regulation of fatty acid oxidation is mainly attained by carnitine palmitoyltransferase Iα (CPT-Iα),

  • catalyzing the transport of fatty acids from cytosol to mitochondria for β-oxidation,
    and acyl-CoA oxidase (ACO),
  • catalyzing the first rate-limiting reaction of peroxisomal β-oxidation, enzymes that are
    induced by both T3 and peroxisome proliferator-activated receptor α (PPAR-α).

Furthermore, PPAR-α-mediated upregulation of CPT-Iα mRNA is enhanced by PPAR-γ
coactivator 1α (PGC-1α), which in turn

  • augments T3 induction of CPT-Iα expression.

Interestingly, PGC-1α is induced by

  1. T3,
  2. AMPK activation, and
  3. ROS,

thus establishing potential links between

  • T3 action, ROS generation, and AMPK activation

with the onset of mitochondrial biogenesis and fatty acid β-oxidation.

Liver ROS generation leads to activation of the transcription factors

  1. nuclear factor-κB (NF-κB),
  2. activating protein 1 (AP-1), and
  3. signal transducer and activator of transcription 3 (STAT3)

at the Kupffer cell level, with upregulation of cytokine expression (TNF-α, IL-1, IL-6),
which upon interaction with specific receptors in hepatocytes trigger the expression of

  1. cytoprotective proteins (Figure 3(A)).

These responses and the promotion of hepatocyte and Kupffer-cell proliferation
represent hormetic effects reestablishing

  1. redox homeostasis,
  2. promoting cell survival, and
  3. protecting the liver against ischemia-reperfusion injury.

T3 liver preconditioning also involves the activation of the

  1. Nrf2-Keap1 defense pathway
  • upregulating antioxidant proteins,
  • phase-2 detoxifying enzymes, and
  • multidrug resistance proteins, members of the ATP binding cassette (ABC)
    superfamily of transporters (Figure 3(B))

In agreement with T3-induced liver preconditioning, T3 or L-thyroxin afford
preconditioning against IR injury in the heart, in association with

  • activation of protein kinase C and
  • attenuation of p38 and
  • c-Jun-N-terminal kinase activation ,

and in the kidney, in association with

  • heme oxygenase-1 upregulation.

475675.fig.002

http://www.hindawi.com/journals/tswj/2012/floats/475675/thumbnails/475675.fig.002_th.jpg

Figure 2: Calorigenic response of thyroid hormone (T3) and its relationship with O2
consumption, reactive oxygen species (ROS) generation, and antioxidant depletion in the liver.
Abbreviations: CYP2E1, cytochrome P450 isoform 2E1; GSH, reduced glutathione; QO2, rate
of O2 consumption; SOD, superoxide dismutase.

475675.fig.003

genomic signaling in T3 calorigenesis and ROS production 475675.fig.003

genomic signaling in T3 calorigenesis and ROS production 475675.fig.003

http://www.hindawi.com/journals/tswj/2012/floats/475675/thumbnails/475675.fig.003_th.jpg

Figure 3: Genomic signaling mechanisms in T3 calorigenesis and liver reactive oxygen
species (ROS) production leading to
(A) upregulation of cytokine expression in Kupffer cells and hepatocyte activation of genes
conferring cytoprotection,
(B) Nrf2 activation controling expression of antioxidant and detoxication proteins, and
(C) activation of the AMPK cascade regulating metabolic functions.Abbreviations: AP-1, activating protein 1; ARE, antioxidant responsive element; CaMKKβ,
Ca2+-calmodulin-dependent kinase kinase-β; CBP, CREB binding protein; CRC, chromatin
remodelling complex; EH, epoxide hydrolase; HO-1, hemoxygenase-1; GC-Ligase,
glutamate cysteine ligase; GPx, glutathione peroxidase; G-S-T, glutathione-S-transferase;
HAT, histone acetyltransferase; HMT, histone arginine methyltransferase; IL1,
interleukin 1; iNOS, inducible nitric oxide synthase; LKB1, tumor suppressor LKB1 kinase;
MnSOD, manganese superoxide dismutase; MRPs, multidrug resistance proteins; NF-κB,
nuclear factor-κB; NQO1, NADPH-quinone oxidoreductase-1; NRF-1, nuclear respiratory
factor-1; Nrf2, nuclear receptor-E2-related factor 2; PCAF, p300/CBP-associated
factor; RXR, retinoic acid receptor; PGC-1, peroxisome proliferator-activated receptor-γ
coactivator-1; QO2, rate of O2 consumption; STAT3, signal transducer and activator
of transcription 3; TAK1, transforming-growth-factor-β-activated kinase-1; TNF-α, tumor
necrosis factor-α; TR, T 3 receptor; TRAP, T3-receptor-associated protein; TRE,  T3 responsive element; UCP, uncoupling proteins; (—), reported mechanisms;
(- - - -), proposed mechanisms.

 

T3 is a key metabolic regulator coordinating short-term and long-term energy needs,
with major actions on liver metabolism. These include promotion of

(i) gluconeogenesis and hepatic glucose production, and

(ii) fatty acid oxidation coupled to enhanced adipose tissue lipolysis, with

  • higher fatty acid flux to the liver and
  • consequent ROS production (Figure 2) and
  • redox upregulation of cytoprotective proteins

affording liver preconditioning (Figure 3).

Thyroid Hormone and AMPK Activation: Skeletal Muscle and Heart

In skeletal muscle, T3 increases the levels of numerous proteins involved in

  1. glucose uptake (GLUT4),
  2. glycolysis (enolase, pyruvate kinase, triose phosphate isomerase),
  3. fatty acid oxidation (carnitine palmitoyl transferase-1, mitochondrial thioesterase I),
    and uncoupling protein-3,

effects that are achieved through enhanced transcription of TRE-containing genes

Skeletal muscle AMPK activation is characterized by

(i) being a rapid and transient response,

(ii) upstream activation by Ca2+-induced mobilization and CaMKKβ activation,

(iii) upstream upregulation of LKB1 expression, which requires association with STRAD
and MO25 for optimal phosphorylation/activation of AMPK, and

(iv) stimulation of mitochondrial fatty acid β-oxidation.

T3-induced muscle AMPK activation was found to trigger two major downstream

signaling pathways, namely,

(i) peroxisome proliferator-activated receptor-γ coactivator-1α (PGC-1α) mRNA
expression and phosphorylation, a transcriptional regulator for genes related to

  • mitochondrial biogenesis,
  • fatty acid oxidation, and
  • gluconeogenesis and

(ii) cyclic AMP response element binding protein (CREB) phosphorylation, which

  • in turn induces PGC-1α expression in liver tissue, thus
  • reinforcing mechanism (i).

These data indicate that AMPK phosphorylation of PGC-1α initiates many of the
important gene regulatory functions of AMPK in skeletal muscle.

In heart, hyperthyroidism increased glycolysis and sarcolemmal GLUT4 levels by the
combined effects of AMPK activation and insulin stimulation, with concomitant increase
in fatty acid oxidation proportional to enhanced cardiac mass and contractile function.

Thyroid Hormone, AMPK Activation, and Liver Preconditioning

Recent studies by our group revealed that administration of a single dose of 0.1 mg T3/kg
to rats activates liver AMPK (Figure 4; unpublished work).

  1. enhancement in phosphorylated AMPK/nonphosphorylated AMPK ratios in T3-
    treated rats over control values thatis significant in the time period of 1 to 48
    hours after hormone treatment
  2. Administration of a substantially higher dose (0.4 mg T3/kg) resulted in
    decreased liver AMPK activation at 4 h to return to control values at 6 h
    after treatment

Activation of liver AMPK by T3 may be of relevance in terms of

  • promotion of fatty acid oxidation for ATP supply,
  • supporting hepatoprotection against IR injury (Figure 3(C)).

This proposal is based on the high energy demands underlying effective liver
preconditioning for full operation of hepatic

  • antioxidant, antiapoptotic, and anti-inflammatory mechanisms,
  • oxidized biomolecules repair or resynthesis,
  • induction of the homeostatic acute-phase response, and
  • promotion of hepatocyte and Kupffer cell proliferation,

mechanisms that are needed to cope with the damaging processes set in by IR.
T3 liver preconditioning , in addition to that afforded by

  • n-3 long-chain polyunsaturated fatty acids given alone or
  • combined with T3 at lower dosages, or
  • by iron supplementation,

constitutes protective strategies against hepatic IR injury.

Studies on the molecular mechanisms underlying T3-induced liver AMPK
activation (Figure 4) are currently under assessment in our laboratory.

References

Fernández and L. A. Videla, “Kupffer cell-dependent signaling in thyroid hormone
calorigenesis: possible applications for liver preconditioning,” Current Signal
Transduction Therapy 2009; 4(2): 144–151.

Viollet, B. Guigas, J. Leclerc et al., “AMP-activated protein kinase in the regulation
of  hepatic energy metabolism: from physiology to therapeutic perspectives,” Acta
Physiologica 2009; 196(1): 81–98.

Carling, “The AMP-activated protein kinase cascade – A unifying system
for energy control,” Trends in Biochemical Sciences, 2004;. 29(1): 18–24.

E. Kemp, D. Stapleton, D. J. Campbell et al., “AMP-activated protein kinase,
super 
metabolic regulator,” Biochemical Society Transactions 2003; 31(1):
162–168
.

G. Hardie, “AMP-activated protein kinase-an energy sensor that
regulates all ;aspects of cell function,” Genes and Development,
2011; 25(18): 1895–1908.

Woods, P. C. F. Cheung, F. C. Smith et al., “Characterization of AMP-activated
protein kinase βandγ subunits Assembly of the heterotrimeric complex in vitro,”
Journal of Biological Chemistry 1996;271(17): 10282–10290.

Xiao, R. Heath, P. Saiu et al., “Structural basis for AMP binding to mammalian AMP-
activated protein kinase,” Nature 2007; 449(7161): 496–500.

more…

Impact of Metformin and compound C on NIS expression and iodine uptake in vitro and in vivo: a role for CRE in AMPK modulation of thyroid function.
Abdulrahman RM1, Boon MRSips HCGuigas BRensen PCSmit JWHovens GC.
Author information 
Thyroid. 2014 Jan;24(1):78-87.  Epub 2013 Sep 25.  PMID: 23819433
http://dx.doi.org:/10.1089/thy.2013.0041.

Although adenosine monophosphate activated protein kinase (AMPK) plays a crucial role
in energy metabolism, a direct effect of AMPK modulation on thyroid function has only
recently been reported, and much of its function in the thyroid is currently unknown.

The aim of this study was

  1. to investigate the mechanism of AMPK modulation in iodide uptake.
  2. to investigate the potential of the AMPK inhibitor compound C as an enhancer of
    iodide uptake by thyrocytes.

Metformin reduced NIS promoter activity (0.6-fold of control), whereas compound C
stimulated its activity (3.4-fold) after 4 days. This largely coincides with

  • CRE activation (0.6- and 3.0-fold).

These experiments show that AMPK exerts its effects on iodide uptake, at least partly,
through the CRE element in the NIS promoter. Furthermore, we have used AMPK-alpha1
knockout mice to determine the long-term effects of AMPK inhibition without chemical compounds.
These mice have a less active thyroid, as shown by reduced colloid volume and reduced
responsiveness to thyrotropin.

NIS expression and iodine uptake in thyrocytes

  • can be modulated by metformin and compound C.

These compounds exert their effect by

  • modulation of AMPK, which, in turn, regulates
  • the activation of the CRE element in the NIS promoter.

Overall, this suggests that AMPK modulating compounds may be useful for the
enhancement of iodide uptake by thyrocytes, which could be useful for the
treatment of thyroid cancer patients with radioactive iodine.

AMPK: Master Metabolic Regulator

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AMPK-activating drugs metformin or phenformin might provide protection against cancer 1741-7007-11-36-5

AMPK-activating drugs metformin or phenformin might provide protection against cancer 1741-7007-11-36-5

 

AMPK and AMPK-related kinase (ARK) family 1741-7007-11-36-4

AMPK and AMPK-related kinase (ARK) family 1741-7007-11-36-4

 

central role of AMPK in the regulation of metabolism

 

 

AMP-activated protein kinase (AMPK) was first discovered as an activity that

AMPK induces a cascade of events within cells in response to the ever changing energy
charge of the cell. The role of AMPK in regulating cellular energy charge places this
enzyme at a central control point in maintaining energy homeostasis.

More recent evidence has shown that AMPK activity can also be regulated by physiological stimuli, independent of the energy charge of the cell, including hormones and nutrients.

 

Once activated, AMPK-mediated phosphorylation events

These events are rapidly initiated and are referred to as

  • short-term regulatory processes.

The activation of AMPK also exerts

  • long-term effects at the level of both gene expression and protein synthesis.

Other important activities attributable to AMPK are

  1. regulation of insulin synthesis and
  2. secretion in pancreatic islet β-cells and
  3. modulation of hypothalamic functions involved in the regulation of satiety.

How these latter two functions impact obesity and diabetes will be discussed below.

Regulation of AMPK

In the presence of AMP the activity of AMPK is increased approximately 5-fold.
However, more importantly is the role of AMP in regulating the level of phosphorylation
of AMPK. An increased AMP to ATP ratio leads to a conformational change in the γ-subunit
leading to increased phosphorylation and decreased dephosphorylation of AMPK.

The phosphorylation of AMPK results in activation by at least 100-fold. AMPK is
phosphorylated by at least three different upstream AMPK kinases (AMPKKs).
Phosphorylation of AMPK occurs in the α subunit at threonine 172 (T172) which

  • lies in the activation loop.

One kinase activator of AMPK is

  • Ca2+-calmodulin-dependent kinase kinase β (CaMKKβ)
  • which phosphorylates and activates AMPK in response to increased calcium.

The distribution of CaMKKβ expression is primarily in the brain with detectable levels
also found in the testes, thymus, and T cells. As described for the Ca2+-mediated
regulation of glycogen metabolism,

  • increased release of intracellular stores of Ca2+ create a subsequent demand for
    ATP.

Activation of AMPK in response to Ca fluxes

  • provides a mechanism for cells to anticipate the increased demand for ATP.

Evidence has also demonstrated that the serine-threonine kinase, LKB1 (also called
serine-threonine kinase 11, STK11) which is encoded by the Peutz-Jeghers syndrome
tumor suppressor gene, is required for activation of AMPK in response to stress.

The active LKB1 kinase is actually a complex of three proteins:

  1. LKB1,
  2. Ste20-related adaptor (STRAD) and
  3. mouse protein 25 (MO25).

Thus, the enzyme complex is often referred to as LKB1-STRAD-MO25. Phosphorylation
of AMPK by LKB1 also occurs on T172. Unlike the limited distribution of CaMKKβ,

  • LKB1 is widely expressed, thus making it the primary AMPK-regulating kinase.

Loss of LKB1 activity in adult mouse liver leads to

  • near complete loss of AMPK activity and
  • is associated with hyperglycemia.

The hyperglycemia is, in part, due to an increase in the transcription of gluconeogenic
genes. Of particular significance is the increased expression of

  • the peroxisome proliferator-activated receptor-γ (PPAR-γ) coactivator 1α
    (PGC-1α), which drives gluconeogenesis.
  • Reduction in PGC-1α activity results in normalized blood glucose levels in
    LKB1-deficient mice.

The third AMPK phosphorylating kinase is transforming growth factor-β-activated
kinase 1 (TAK1). However, the normal physiological conditions under which TAK1
phosphorylates AMPK are currently unclear.

The effects of AMP are two-fold:

  1. a direct allosteric activation and making AMPK a poorer substrate for
    dephosphorylation.

Because AMP affects both
the rate of AMPK phoshorylation in the positive direction and
dephosphorylation in the negative direction,

the cascade is ultrasensitive. This means that

  1. a very small rise in AMP levels can induce a dramatic increase in the activity of
    AMPK.

The activity of adenylate kinase, catalyzing the reaction shown below, ensures that

  • AMPK is highly sensitive to small changes in the intracellular [ATP]/[ADP] ratio.

2 ADP ——> ATP + AMP

Negative allosteric regulation of AMPK also occurs and this effect is exerted by
phosphocreatine. As indicated above, the β subunits of AMPK have a glycogen-binding domain, GBD. In muscle, a high glycogen content

  • represses AMPK activity and
  • this is likely the result of interaction between the GBD and glycogen,
  • the GBD of AMPK allows association of the enzyme with the regulation of glycogen metabolism
  • by placing AMPK in close proximity to one of its substrates glycogen synthase.

AMPK has also been shown to be activated by receptors that are coupled to

  • phospholipase C-β (PLC-β) and by
  • hormones secreted by adipose tissue (termed adipokines) such as leptinand adiponectin (discussed below).

Targets of AMPK

The signaling cascades initiated by the activation of AMPK exert effects on

  • glucose and lipid metabolism,
  • gene expression and
  • protein synthesis.

These effects are most important for regulating metabolic events in the liver, skeletal
muscle, heart, adipose tissue, and pancreas.

Demonstration of the central role of AMPK in the regulation of metabolism in response
to events such as nutrient- or exercise-induced stress. Several of the known physiologic
targets for AMPK are included as well as several pathways whose flux is affected by
AMPK activation. Arrows indicate positive effects of AMPK, whereas, T-lines indicate
the resultant inhibitory effects of AMPK action.

The uptake, by skeletal muscle, accounts for >70% of the glucose removal from the
serum in humans. Therefore, it should be obvious that this event is extremely important
for overall glucose homeostasis, keeping in mind, of course, that glucose uptake by
cardiac muscle and adipocytes cannot be excluded from consideration. An important fact
related to skeletal muscle glucose uptake is that this process is markedly impaired in
individuals with type 2 diabetes.

The uptake of glucose increases dramatically in response to stress (such as ischemia) and
exercise and is stimulated by insulin-induced recruitment of glucose transporters
to the plasma membrane, primarily GLUT4. Insulin-independent recruitment of glucose
transporters also occurs in skeletal muscle in response to contraction (exercise).

The activation of AMPK plays an important, albeit not an exclusive, role in the induction of
GLUT4 recruitment to the plasma membrane. The ability of AMPK to stimulate
GLUT4 translocation to the plasma membrane in skeletal muscle is by a different mechanism
than that stimulated by insulin and insulin and AMPK effects are additive.

Under ischemic/hypoxic conditions in the heart the activation of AMPK leads to the
phosphorylation and activation of the kinase activity of phosphofructokinase-2, PFK-2
(6-phosphofructo-2-kinase). The product of the action of PFK-2 (fructose-2,6-bisphosphate,
F2,6BP) is one of the most potent regulators of the rate of flux through
glycolysis and gluconeogenesis.

In liver the PKA-mediated phosphorylation of PFK-2 results in conversion of the
enzyme from a kinase that generates F2,6BP to a phosphatase that removes the
2-phosphate thus reducing the levels of the potent allosteric activator of the glycolytic
enzyme 6-phosphfructo-1-kinase, PFK-1 and the potent allosteric inhibitor
of the gluconeogenic enzyme fructose-1,6-bisphosphatase (F1,-6BPase).

It is important to note that like many enzymes, there are multiple isoforms of PFK-2
(at least 4) and neither the liver or the skeletal muscle isoforms contain the AMPK
phosphorylation sites found in the cardiac and inducible (iPFK2) isoforms of PFK-2.

Inducible PFK-2 is expressed in the monocyte/macrophage lineage in response to pro-
inflammatory stimuli. The ability to activate the kinase activity by phosphorylation of
PFK-2 in cardiac tissue and macrophages in response to ischemic conditions allows these
cells to continue to have a source of ATP via anaerobic glycolysis. This phenomenon is
recognized as the Pasteur effect: an increased rate of glycolysis in response to hypoxia.

Of pathological significance is the fact that the inducible form of PFK-2 is commonly
expressed in many tumor cells and this may allow AMPK to play an important role in
protecting tumor cells from hypoxic stress. Indeed, techniques for depleting AMPK in
tumor cells have shown that these cells become sensitized to nutritional stress upon loss
of AMPK activity.

Whereas, stress and exercise are powerful inducers of AMPK activity in skeletal muscle,
additional regulators of its activity have been identified.

Insulin-sensitizing drugs of the thiazolidinedione family (activators of PPAR-γ, see
below) as well as the hypoglycemia drug metformin exert a portion of their effects
through regulation of the activity of AMPK.

As indicated above, the activity of the AMPK activating kinase, LKB1, is critical for
regulating gluconeogenic flux and consequent glucose homeostasis. The action of
metformin in reducing blood glucose levels

  • requires the activity of LKB1 in the liver for this function.

Also, several adipokines (hormones secreted by adipocytes) either stimulate or inhibit
AMPK activation:

  1. leptin and adiponectin have been shown to stimulate AMPK activation, whereas,
  2. resistininhibits AMPK activation.

Cardiac effects exerted by activation of AMPK also include

AMPK-mediated phosphorylation of eNOS leads to increased activity and consequent
NO production and provides a link between metabolic stresses and cardiac function.

In platelets, insulin action leads to an increase in eNOS activity that is

  • due to its phosphorylation by AMPK.

Activation of NO production in platelets leads to

  • a decrease in thrombin-induced aggregation, thereby,
  • limiting the pro-coagulant effects of platelet activation.

The response of platelets to insulin function clearly indicates why disruption in insulin
action is a major contributing factor in the development of the metabolic syndrome

Activation of AMPK leads to a reduction in the level of SREBP

  • a transcription factor &regulator of the expression of numerous
    lipogenic enzymes

Another transcription factor reduced in response to AMPK activation is

  • hepatocyte nuclear factor 4α, HNF4α
    • a member of the steroid/thyroid hormone superfamily.
    • HNF4α is known to regulate the expression of several liver and
      pancreatic β-cell genes such as GLUT2, L-PK and preproinsulin.
  • Of clinical significance is that mutations in HNF4α are responsible for
    • maturity-onset diabetes of the young, MODY-1.

Recent evidence indicates that the gene for the carbohydrate-response-element-
binding protein (ChREBP) is a target for AMPK-mediated transcriptional regulation
in the liver. ChREBP is rapidly being recognized as a master regulator of lipid
metabolism in liver, in particular in response to glucose uptake.

The target of the thiazolidinedione (TZD) class of drugs used to treat type 2 diabetes is
the peroxisome proliferator-activated receptor γPPARγ which

  • itself may be a target for the action of AMPK.

The transcription co-activator, p300, is phosphorylated by AMPK

  • which inhibits interaction of p300 with not only PPARγ but also
  • the retinoic acid receptor, retinoid X receptor, and
  • thyroid hormone receptor.

PPARγ is primarily expressed in adipose tissue and thus it was difficult to reconcile how
a drug that was apparently acting only in adipose tissue could lead to improved insulin
sensitivity of other tissues. The answer to this question came when it was discovered that the TZDs stimulated the expression and release of the adipocyte hormone (adipokine),
adiponectin. Adiponectin stimulates glucose uptake and fatty acid oxidation in skeletal
muscle. In addition, adiponectin stimulates fatty acid oxidation in liver while inhibiting
expression of gluconeogenic enzymes in this tissue.

These responses to adiponectin are exerted via activation of AMPK. Another
transcription factor target of AMPK is the forkhead protein, FKHR (now referred to as
FoxO1). FoxO1 is involved in the activation of glucose-6-phosphatase expression and,
therefore, loss of FoxO1 activity in response to AMPK activation will lead to reduced
hepatic output of glucose.

This concludes a very complicated perspective that ties together the thyroid hormone
activity, the hypophysis, diabetes mellitus, and AMPK tegulation of metabolism in the
liver, skeletal muscle, adipose tissue, and heart.  I also note at this time that there
nongenetic points to be made here:

  1. The tissue specificity of isoenzymes
  2. The modulatory role of AMP:ATP ratio in phosphorylation/dephosphorylation
    effects on metabolism tied to AMPK
  3. The tie in of stress or ROS with fast reactions to protect harm to tissues
  4. The relationship of cytokine activation and release to the above metabolic events
  5. The relationship of effective and commonly used diabetes medications to AMPK
    mediated processes
  6. The preceding presentation is notable for the importance of proteomic and
    metabolomic invetigations in elucidation common chronic and nongenetic diseases

 

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A Future for Plasma Metabolomics in Cardiovascular Disease Assessment

Curator: Larry H Bernstein, MD, FCAP

 

 

Plasma metabolomics reveals a potential panel of biomarkers for early diagnosis
in acute coronary syndrome  

CM. Laborde, L Mourino-Alvarez, M Posada-Ayala,
G Alvarez-Llamas, MG Serranillos-Reus, et al.
Metabolomics – manuscript draft

In this study, analyses of peripheral plasma from Non-ST Segment Elevation
Acute Coronary Syndrome patients and healthy controls by gas chromatography-
mass spectrometry permitted the identification of 15 metabolites with statistical
differences (p<0.05) between experimental groups.
In our study, 6 amino acids were found decreased in NSTEACS patients when
compared with healthy control group suggesting either a decrease in anabolic
activity of these metabolites or an increase in the catabolic pathways. Of both
possibilities, the increased catabolism of the amino acids can be explained
considering simultaneously the capacity of glycogenic and ketogenic amino
acids along with the gradual hypoxic condition to which cardiac muscle cells
have been exposed.

Additionally, validation by gas chromatography-mass spectrometry and liquid
chromatography-mass spectrometry permitted us to identify a potential panel
of biomarkers formed by 5-OH tryptophan, 2-OH-butyric acid and 3-OH-butyric
acid. Oxidative stress conditions dramatically increase the rate of hepatic
synthesis of glutathione. It is synthesized from the amino acids cysteine, glutamic
acid and glycine. Under these conditions of metabolic stress, the supply of cysteine
for glutathione synthesis become limiting and homocysteine is used to form
cystathionine, which is cleaved to cysteine and 2-OH-butyric acid. Thus elevated
plasma levels of 2-OH-butyric acid can be a good biomarker of cellular oxidative
stress for the early diagnosis of ACS.  Another altered metabolite of similar
structure was 3-OH-butyric acid, a ketone body together with the acetoacetate,
and acetone. Elevated levels of ketone bodies in blood and urine mainly occur
in diabetic ketoacidosis. Type 1 diabetes mellitus (DMI) patients have decreased
levels of insulin in the blood that prevent glucose enter cells so these cells use
the catabolism of fats as energy source that produce ketones as final products.
This panel of biomarkers reflects the oxidative stress and the hypoxic state that
disrupts the myocardial cells and consequently constitutes a metabolomic
signature that could be used for early diagnosis of acute coronary syndrome.
We hypothesize that the hypoxia situation comes to “mimic” the physiological
situation that occurs in DMI. In this case, the low energy yield of glucose
metabolism “forces” these cells to use fat as energy source (through catabolism
independent of aerobic/anaerobic conditions) occurring ketones as final
products. In our experiment, the 3-OH-butyric acid was strongly elevated in
NSTEACS patients.

 

Current Methods Used in the Protein Carbonyl Assay
Nicoleta Carmen Purdel, Denisa Margina and Mihaela Ilie.
Ann Res & Rev in Biol 2014; 4(12): 2015-2026.
http://www.sciencedomain.org/download.php?f=Purdel4122013ARRB8763-1

The attack of reactive oxygen species on proteins and theformation of
protein carbonyls were investigated only in the recent years. Taking into
account that protein carbonyls may play an important role in the early
diagnosis of pathologies associated with reactive oxygen species
overproduction, a robust and reliable method to quantify the protein
carbonyls in complex biological samples is also required. Oxidative
stress represents the aggression produced at the molecular level by
the imbalance between pro-oxidant and antioxidant agents, in favor of
pro-oxidants, with severe functional consequences in all organs and
tissues. An overproduction of ROS results in oxidative damages
especially to proteins (the main target of ROS), as well as in lipids,or
DNA. Glycation and oxidative stress are closely linked, and both
phenomena are referred to as ‘‘glycoxidation’’. All steps of glycoxidation
generate oxygen-free radical production, some of them being common
with lipidic peroxidation pathways.
The initial glycation reaction is followed by a cascade of chemical
reactions resulting in the formation of intermediate products (Schiff base,
Amadori and Maillard products) and finally to a variety of derivatives
named advanced glycation end products (AGEs). In hyperglycemic
environments and in natural aging, AGEs are generated in increased
concentrations; their levels can be evaluated in plasma due to the fact
that they are fluorescent compounds. Specific biomarkers of oxidative
stress are currently investigated in order to evaluate the oxidative status
of a biological system and/or its regenerative power. Generaly, malondi-
aldehyde, 4-hydroxy-nonenal (known together as thiobarbituric acid
reactive substances – TBARS), 2-propenal and F2-isoprostanes are
investigated as markers of lipid peroxidation, while the measurement
of protein thiols, as well as S-glutathionylated protein are assessed
as markers of oxidative damage of proteins. In most cases, the
oxidative damage of the DNA has 8-hydroxy-2l-deoxyguanosine
(8-OHdG) as a marker.  The oxidative degradation of proteins plays an
important role in the early diagnosis of pathologies associated with
ROS overproduction. Oxidative modification of the protein structure
may take a variety of forms, including the nitration of tyrosine residues,
carbonylation, oxidation of methionine, or thiol groups, etc.

The carbonylation of protein represents the introduction of carbonyl
groups (aldehyde or ketone) in the protein structure, through several
mechanisms: by direct oxidation of the residues of lysine, arginine,
proline and threonine residues from the protein chain, by interaction
with lipid peroxidation products with aldehyde groups (such as 4-
hydroxy-2-nonenal, malondialdehyde, 2-propenal), or by the
interaction with the compounds with the carbonyl groups resulting
from the degradation of the lipid or glycoxidation. All of these
molecular changes occur under oxidative stress conditions.
There is a pattern of carbonylation, meaning that only certain
proteins can undergo this process and protein structure determines
the preferential sites of carbonylation. The most investigated
carbonyl derivates are represented by gamma-glutamic
semialdehyde (GGS) generated from the degradation of arginine
residue and α-aminoadipic semialdehyde (AAS) derived from lysine.

A number of studies have shown that the generation of protein
carbonyl groups is associated with normal cellular phenomena like
apoptosis, and cell differentiation and is dependent on age, species
and habits (eg. smoking) or severe conditions’ exposure (as
starvation or stress). The formation and accumulation of protein
carbonyls is increased in various human diseases, including –
diabetes and cardiovascular disease.

Recently, Nystrom [7] suggested that the carbonylation process
is associated with the physiological and not to the chronological
age of the organism and the carbonylation may be one of the causes
of aging and cell senescence; therefore it can be used as the marker
of these processes. Jha and Rizvi, [15] proposed the quantification of
protein carbonyls in the erythrocyte membrane as a biomarker of aging

PanelomiX: A threshold-based algorithm to create panels of
biomarkers

X Robin, N Turck, A Hainard, N Tiberti, F Lisacek. 
T r a n s l a t i o n a l  P r o t e o m i c s   2 0 1 3; 1: 57–64.
http://dx.doi.org/10.1016/j.trprot.2013.04.003

The computational toolbox we present here – PanelomiX – uses
the iterative combination of biomarkers and thresholds (ICBT) method.
This method combines biomarkers andclinical scores by selecting
thresholds that provide optimal classification performance. Tospeed
up the calculation for a large number of biomarkers, PanelomiX selects
a subset ofthresholds and parameters based on the random forest method.
The panels’ robustness and performance are analysed by cross-validation
(CV) and receiver operating characteristic(ROC) analysis.

Using 8 biomarkers, we compared this method against classic
combination procedures inthe determination of outcome for 113 patients
with an aneurysmal subarachnoid hemorrhage. The panel classified the
patients better than the best single biomarker (< 0.005) and compared
favourably with other off-the-shelf classification methods.

In conclusion, the PanelomiX toolbox combines biomarkers and evaluates
the performance of panels to classify patients better than single markers
or other classifiers. The ICBT algorithm proved to be an efficient classifier,
the results of which can easily be interpreted. 

Multiparametric diagnostics of cardiomyopathies by microRNA
signatures.
CS. Siegismund, M Rohde, U Kühl,  D  Lassner.
Microchim Acta 2014 Mar.
http://dx.doi.org:/10.1007/s00604-014-1249-y

MicroRNAs (miRNAs) represent a new group of stable biomarkers
that are detectable both in tissue and body fluids. Such miRNAs
may serve as cardiological biomarkers to characterize inflammatory
processes and to differentiate various forms of infection. The predictive
power of single miRNAs for diagnosis of complex diseases may be further
increased if several distinctly deregulated candidates are combined to
form a specific miRNA signature. Diagnostic systems that generate
disease related miRNA profiles are based on microarrays, bead-based
oligo sorbent assays, or on assays based on real-time polymerase
chain reactions and placed on microfluidic cards or nanowell plates.
Multiparametric diagnostic systems that can measure differentially
expressed miRNAs may become the diagnostic tool of the future due
to their predictive value with respect to clinical course, therapeutic
decisions, and therapy monitoring.

Nutritional lipidomics: Molecular metabolism, analytics, and
diagnostics
JT. Smilowitz, AM. Zivkovic, Yu-Jui Y Wan, SM. Watkins, et al.
Mol. Nutr. Food Res2013, 00, 1–17.
http://dx.doi.org:/10.1002/mnfr.201200808

The term lipidomics is quite new, first appearing in 2001. Its definition
is still being debated, from “the comprehensive analysis of all lipid
components in a biological sample” to “the full characterization of
lipid molecular species and their biological roles with respect to the
genes that encode proteins that regulate lipid metabolism”. In principle,
lipidomics is a field taking advantage of the innovations in the separation
sciences and MS together with bioinformatics to characterize the lipid
compositions of biological samples (biofluids, cells, tissues, organisms)
compositionally and quantitatively.

Biochemical pathways of lipid metabolism remain incomplete and the
tools to map lipid compositional data to pathways are still being assembled.
Biology itself is dauntingly complex and simply separating biological
structures remains a key challenge to lipidomics. Nonetheless, the
strategy of combining tandem analytical methods to perform the sensitive,
high-throughput, quantitative, and comprehensive analysis of lipid
metabolites of very large numbers of molecules is poised to drive
the field forward rapidly. Among the next steps for nutrition to understand
the changes in structures, compositions, and function of lipid biomolecules
in response to diet is to describe their distribution within discrete functional
compartments lipoproteins. Additionally, lipidomics must tackle the task
of assigning the functions of lipids as signaling molecules, nutrient sensors,
and intermediates of metabolic pathways.

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Plant-based Nutrition, Neutraceuticals and Alternative Medicine: Article Compilation the Journal PharmaceuticalIntelligence.com

Curator: Larry H. Bernstein, MD, FCAP

 

  1. Green tea polyphenols alleviate early BBB damage
    http://pharmaceuticalintelligence.com/2013/07/31/green-tea-polyphenols-alleviate-early-bbb-damage-during/
  2. What do you know about Plants and Neutraceuticals?

Author and Curator, Larry H. Bernstein, MD, FCAP

http://pharmaceuticalintelligence.com/2014/07/30/what-do-you-know-about-plants-and-neutraceuticals/

  1. The Final Considerations of the Role of Platelets and Platelet Endothelial Reactions in Atherosclerosis and Novel Treatments

Author and Curator: Larry H Bernstein, MD, FCAP

http://pharmaceuticalintelligence.com/2013/10/15/the-final-considerations-of-the-role-of-platelets-and-platelet-endothelial-reactions-in-atherosclerosis-and-novel-treatments/

  1. Endothelial Function and Cardiovascular Disease

Author and Curator: Larry H Bernstein, MD, FCAP

http://pharmaceuticalintelligence.com/2012/10/25/endothelial-function-and-cardiovascular-disease/

  1. NO Nutritional remedies for hypertension and atherosclerosis. It’s 12 am: do you know where your electrons are?

Author and Reporter: Meg Baker, Ph.D., Registered Patent Agent

http://pharmaceuticalintelligence.com/2012/10/07/no-nutritional-remedies-for-hypertension-and-atherosclerosis-its-12-am-do-you-know-where-your-electrons-are/

  1. Cocoa and Heart Health

Reporter: Larry H Bernstein, MD, FCAP

http://pharmaceuticalintelligence.com/2013/11/17/cocoa-and-heart-health/

  1. Metabolomics: its applications in food and nutrition research

Reporter and Curator: Dr. Sudipta Saha, Ph.D.

http://pharmaceuticalintelligence.com/2013/05/12/metabolomics-its-applications-in-food-and-nutrition-research/

  1. Japanese knotweed extract (Polygonum cuspidatum) Resveratrol 98%

Reporter: Larry H Bernstein, MD, FCAP   Stanford Lee, Shanghai Natural Bio-engineering Co., Ltd
Key products: resveratrol, curcumin,artemisinin,artemether,artesunate,dihydroartemisinin,Lumefantrine,etc
https://www.linkedin.com/today/post/article/20140805055958-283555965-japanese-knotweed-extract-polygonum-cuspidatum-resveratrol-98?/

http://pharmaceuticalintelligence.com/2014/08/20/japanese-knotweed-extract-polygonum-cuspidatum-resveratrol-98/

  1. Antimicrobial resistance
    Reporter: Larry H Bernstein, MD, FCAP   
    http://pharmaceuticalintelligence.com/2014/08/18/antimicrobial-resistance/
  2. Macrocycles in new drug discovery
    Reporter: Larry H Bernstein, MD, FCAP     Jamie MallinsonIan Collins
    Future Medicinal Chemistry, Jul 2012, Vol. 4, No. 11, Pages 1409-1438.

Natural product macrocycles and their synthetic derivatives

http://pharmaceuticalintelligence.com/2014/08/16/macrocycles-in-new-drug-discovery/

  1. Lipid Metabolism

ALA and LA, LCPUFAs (EPA, DHA, and AA), eicosanoids, delta-3-desaturase, prostaglandins, leukotrienes

Ginseng fights fatigue in cancer patients, Mayo Clinic-led study finds http://pharmaceuticalintelligence.com/2014/08/15/lipid-metabolism/

  1. Ginseng fights fatigue in cancer patients, Mayo Clinic-led study finds

Reporter: Larry H Bernstein, MD, FCAP

http://pharmaceuticalintelligence.com/2014/08/10/ginseng-fights-fatigue-in-cancer-patients-mayo-clinic-led-study-finds/

  1. Scientists develop new cancer-killing compound from salad plant / 1,200 times more specific in killing certain kinds of cancer cells than currently available drugs
    Reporter: Larry H Bernstein, MD, FCAP
    http://pharmaceuticalintelligence.com/2014/07/17/scientists-develop-new-cancer-killing-compound-from-salad-plant-1200-times-more-specific-in-killing-certain-kinds-of-cancer-cells-than-currently-available-drugs/
  2. Protein heals wounds, boosts immunity and protects from cancer – Lactoferrin
    Reporter: Larry H Bernstein, MD, FCAP
    http://pharmaceuticalintelligence.com/2014/07/17/protein-heals-wounds-boosts-immunity-and-protects-from-cancer-lactoferrin/
  3. Inula helenium ( elecampane ) 100% Effective against MRSA in vitro, 200 Strains
    Reporter: Larry H Bernstein, MD, FCAP
    http://pharmaceuticalintelligence.com/2014/07/15/inula-helenium-elecampane-100-effective-against-mrsa-in-vitro-200-strains/
  4. Thymoquinone, an extract of nigella sativa seed oil, blocked pancreatic cancer cell growth and killed the cells by enhancing the process of programmed cell death.
    Reporter: Larry H Bernstein, MD, FCAP
    http://pharmaceuticalintelligence.com/2014/07/15/thymoquinone-an-extract-of-nigella-sativa-seed-oil-blocked-pancreatic-cancer-cell-growth-and-killed-the-cells-by-enhancing-the-process-of-programmed-cell-death/
  5. Cinnamon is lethal weapon against E. coli O157:H7
    Reporter: Larry H Bernstein, MD, FCAP
    http://pharmaceuticalintelligence.com/2014/07/15/cinnamon-is-lethal-weapon-against-e-coli-o157h7/
  6. Garlic compound fights source of food-borne illness better than antibiotics (100 times more effective than two popular antibiotics )

Reporter: Larry H Bernstein, MD, FCAP

http://pharmaceuticalintelligence.com/2014/07/15/garlic-compound-fights-source-of-food-borne-illness-better-than-antibiotics-100-times-more-effective-than-two-popular-antibiotics/

  1. Reference Genes in the Human Gut Microbiome: The BGI Catalogue

Reporter: Aviva Lev-Ari, PhD, RN

http://pharmaceuticalintelligence.com/2014/07/14/reference-genes-in-the-human-gut-microbiome-the-bgi-catalogue/

  1. Study suggests consuming whey protein before meals could help improve blood glucose control in people with diabetes
    Reporter: Larry H Bernstein, MD, FCAP
    http://pharmaceuticalintelligence.com/2014/07/12/study-suggests-consuming-whey-protein-before-meals-could-help-improve-blood-glucose-control-in-people-with-diabetes/
  2. Omega-3 fatty acids, depleting the source, and protein insufficiency in renal disease
    Larry H. Bernstein, MD, FCAP, Curator
    http://pharmaceuticalintelligence.com/2014/07/06/omega-3-fatty-acids-depleting-the-source-and-protein-insufficiency-in-renal-disease/
  3. Health benefit of anthocyanins from apples and berries noted for men
    Larry H. Bernstein, MD, FCAP, Curator
    http://pharmaceuticalintelligence.com/2014/07/06/health-benefit-of-anthocyanins-from-apples-and-berries-noted-for-men/
  4. Carrots Cut Men’s Prostate Cancer Risk by 50%
    Larry H. Bernstein, MD, FCAP, Reporter
    http://pharmaceuticalintelligence.com/2014/07/03/carrots-cut-mens-prostate-cancer-risk-by-50/
  5. A Recipe To Make Cannabis Oil For A Chemotherapy Alternative
    Larry H. Bernstein, MD, FCAP, Reporter
    http://pharmaceuticalintelligence.com/2014/07/02/a-recipe-to-make-cannabis-oil-for-a-chemotherapy-alternative/
  6. Plant flavonoid found to reduce inflammatory response in the brain: luteolin
    Larry H. Bernstein, MD, FCAP, Reporter
    http://pharmaceuticalintelligence.com/2014/06/29/plant-flavonoid-found-to-reduce-inflammatory-response-in-the-brain-luteolin/
  7. Omega-3 fatty acids protect eyes against retinopathy, study finds
    Larry H. Bernstein, MD, FCAP, Reporter
    http://pharmaceuticalintelligence.com/2014/06/28/omega-3-fatty-acids-protect-eyes-against-retinopathy-study-finds/
  8. Scientists identify new pathogenic and protective microbes associated with severe diarrhea
    Larry H. Bernstein, MD, FCAP, Reporter
    http://pharmaceuticalintelligence.com/2014/06/28/scientists-identify-new-pathogenic-and-protective-microbes-associated-with-severe-diarrhea/
  9. 2,000-year-old herb regulates autoimmunity and inflammation / Chang Shan, from a type of hydrangea that grows in Tibet and Nepal
    Larry H. Bernstein, MD, FCAP, Reporter
    http://pharmaceuticalintelligence.com/2014/06/27/2000-year-old-herb-regulates-autoimmunity-and-inflammation-chang-shan-from-a-type-of-hydrangea-that-grows-in-tibet-and-nepal/
  10. Turmeric-based drug effective on Alzheimer flies
    Larry H. Bernstein, MD, FCAP, Reporter
    http://pharmaceuticalintelligence.com/2014/06/27/turmeric-based-drug-effective-on-alzheimer-flies/
  11. Plant flavonoid luteolin blocks cell signaling pathways in colon cancer cells
    Larry H. Bernstein, MD, FCAP, Reporter
    http://pharmaceuticalintelligence.com/2014/06/26/plant-flavonoid-luteolin-blocks-cell-signaling-pathways-in-colon-cancer-cells/
  12. Study Finds Shu Gan Liang Xue Herbal Formula Has Breast Cancer Anti Tumor Effect
    Larry H. Bernstein, MD, FCAP, Reporter
    http://pharmaceuticalintelligence.com/2014/06/25/study-finds-shu-gan-liang-xue-herbal-formula-has-breast-cancer-anti-tumor-effect/
  13. HMPC Q&A Documents on Herbal Medicinal Products published
    Larry H. Bernstein, MD, FCAP, Reporter
    http://pharmaceuticalintelligence.com/2014/06/25/hmpc-qa-documents-on-herbal-medicinal-products-published/
  14. Garden Cress Extract Kills 97% of Breast Cancer Cells in Vitro
    Larry H. Bernstein, MD, FCAP, Reporter
    http://pharmaceuticalintelligence.com/2014/06/21/garden-cress-extract-kills-97-of-breast-cancer-cells-in-vitro/
  15. Moringa Oleifera Kills 97% of Pancreatic Cancer Cells in Vitro
    Larry H. Bernstein, MD, FCAP, Reporter
    http://pharmaceuticalintelligence.com/2014/06/21/moringa-oleifera-kills-97-of-pancreatic-cancer-cells-in-vitro/

16. The Discovery and Properties of Avemar – Fermented Wheat Germ Extract: Carcinogenesis Suppressor
Larry H. Bernstein, MD, FCAP, Author and Curator
http://pharmaceuticalintelligence.com/2014/06/09/the-discovery-and-properties-of-avemar-fermented-wheat-germ-extract-carcinogenesis-suppressor-2/

 


 

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Proteomics, Metabolomics, Signaling Pathways, and Cell Regulation: a Compilation of Articles in the Journal http://pharmaceuticalintelligence.com

Compilation of References by Leaders in Pharmaceutical Business Intelligence in the Journal http://pharmaceuticalintelligence.com about
Proteomics, Metabolomics, Signaling Pathways, and Cell Regulation

Curator: Larry H Bernstein, MD, FCAP

Proteomics

  1. The Human Proteome Map Completed

Reporter and Curator: Larry H. Bernstein, MD, FCAP

http://pharmaceuticalintelligence.com/2014/08/28/the-human-proteome-map-completed/

  1. Proteomics – The Pathway to Understanding and Decision-making in Medicine

Author and Curator, Larry H Bernstein, MD, FCAP

http://pharmaceuticalintelligence.com/2014/06/24/proteomics-the-pathway-to-
understanding-and-decision-making-in-medicine/

3. Advances in Separations Technology for the “OMICs” and Clarification of Therapeutic Targets

Author and Curator, Larry H Bernstein, MD, FCAP

http://pharmaceuticalintelligence.com/2012/10/22/advances-in-separations-technology-for-the-omics-and-clarification-         of-therapeutic-targets/

  1. Expanding the Genetic Alphabet and Linking the Genome to the Metabolome

Author and Curator, Larry H Bernstein, MD, FCAP

http://pharmaceuticalintelligence.com/2012/09/24/expanding-the-genetic-alphabet-and-linking-the-genome-to-the-                metabolome/

5. Genomics, Proteomics and standards

Larry H Bernstein, MD, FCAP, Author and Curator

http://pharmaceuticalintelligence.com/2014/07/06/genomics-proteomics-and-standards/

6. Proteins and cellular adaptation to stress

Larry H Bernstein, MD, FCAP, Author and Curator

http://pharmaceuticalintelligence.com/2014/07/08/proteins-and-cellular-adaptation-to-stress/

 

Metabolomics

  1. Extracellular evaluation of intracellular flux in yeast cells

Larry H. Bernstein, MD, FCAP, Reviewer and Curator

http://pharmaceuticalintelligence.com/2014/08/25/extracellular-evaluation-of-intracellular-flux-in-yeast-cells/

  1. Metabolomic analysis of two leukemia cell lines. I.

Larry H. Bernstein, MD, FCAP, Reviewer and Curator

http://pharmaceuticalintelligence.com/2014/08/23/metabolomic-analysis-of-two-leukemia-cell-lines-_i/

  1. Metabolomic analysis of two leukemia cell lines. II.

Larry H. Bernstein, MD, FCAP, Reviewer and Curator

http://pharmaceuticalintelligence.com/2014/08/24/metabolomic-analysis-of-two-leukemia-cell-lines-ii/

  1. Metabolomics, Metabonomics and Functional Nutrition: the next step in nutritional metabolism and biotherapeutics

Reviewer and Curator, Larry H. Bernstein, MD, FCAP

http://pharmaceuticalintelligence.com/2014/08/22/metabolomics-metabonomics-and-functional-nutrition-the-next-step-          in-nutritional-metabolism-and-biotherapeutics/

  1. Buffering of genetic modules involved in tricarboxylic acid cycle metabolism provides homeomeostatic regulation

Larry H. Bernstein, MD, FCAP, Reviewer and curator

http://pharmaceuticalintelligence.com/2014/08/27/buffering-of-genetic-modules-involved-in-tricarboxylic-acid-cycle-              metabolism-provides-homeomeostatic-regulation/

Metabolic Pathways

  1. Pentose Shunt, Electron Transfer, Galactose, more Lipids in brief

Reviewer and Curator: Larry H. Bernstein, MD, FCAP

http://pharmaceuticalintelligence.com/2014/08/21/pentose-shunt-electron-transfer-galactose-more-lipids-in-brief/

  1. Mitochondria: More than just the “powerhouse of the cell”

Ritu Saxena, PhD

http://pharmaceuticalintelligence.com/2012/07/09/mitochondria-more-than-just-the-powerhouse-of-the-cell/

  1. Mitochondrial fission and fusion: potential therapeutic targets?

Ritu saxena

http://pharmaceuticalintelligence.com/2012/10/31/mitochondrial-fission-and-fusion-potential-therapeutic-target/

4.  Mitochondrial mutation analysis might be “1-step” away

Ritu Saxena

http://pharmaceuticalintelligence.com/2012/08/14/mitochondrial-mutation-analysis-might-be-1-step-away/

  1. Selected References to Signaling and Metabolic Pathways in PharmaceuticalIntelligence.com

Curator: Larry H. Bernstein, MD, FCAP

http://pharmaceuticalintelligence.com/2014/08/14/selected-references-to-signaling-and-metabolic-pathways-in-                     leaders-in-pharmaceutical-intelligence/

  1. Metabolic drivers in aggressive brain tumors

Prabodh Kandal, PhD

http://pharmaceuticalintelligence.com/2012/11/11/metabolic-drivers-in-aggressive-brain-tumors/

  1. Metabolite Identification Combining Genetic and Metabolic Information: Genetic association links unknown metabolites to functionally related genes

Writer and Curator, Aviva Lev-Ari, PhD, RD

http://pharmaceuticalintelligence.com/2012/10/22/metabolite-identification-combining-genetic-and-metabolic-                        information-genetic-association-links-unknown-metabolites-to-functionally-related-genes/

  1. Mitochondria: Origin from oxygen free environment, role in aerobic glycolysis, metabolic adaptation

Larry H Bernstein, MD, FCAP, author and curator

http://pharmaceuticalintelligence.com/2012/09/26/mitochondria-origin-from-oxygen-free-environment-role-in-aerobic-            glycolysis-metabolic-adaptation/

  1. Therapeutic Targets for Diabetes and Related Metabolic Disorders

Reporter, Aviva Lev-Ari, PhD, RD

http://pharmaceuticalintelligence.com/2012/08/20/therapeutic-targets-for-diabetes-and-related-metabolic-disorders/

10.  Buffering of genetic modules involved in tricarboxylic acid cycle metabolism provides homeomeostatic regulation

Larry H. Bernstein, MD, FCAP, Reviewer and curator

http://pharmaceuticalintelligence.com/2014/08/27/buffering-of-genetic-modules-involved-in-tricarboxylic-acid-cycle-              metabolism-provides-homeomeostatic-regulation/

11. The multi-step transfer of phosphate bond and hydrogen exchange energy

Larry H. Bernstein, MD, FCAP, Curator:

http://pharmaceuticalintelligence.com/2014/08/19/the-multi-step-transfer-of-phosphate-bond-and-hydrogen-                          exchange-energy/

12. Studies of Respiration Lead to Acetyl CoA

http://pharmaceuticalintelligence.com/2014/08/18/studies-of-respiration-lead-to-acetyl-coa/

13. Lipid Metabolism

Author and Curator: Larry H. Bernstein, MD, FCAP

http://pharmaceuticalintelligence.com/2014/08/15/lipid-metabolism/

14. Carbohydrate Metabolism

Author and Curator: Larry H. Bernstein, MD, FCAP

http://pharmaceuticalintelligence.com/2014/08/13/carbohydrate-metabolism/

15. Update on mitochondrial function, respiration, and associated disorders

Larry H. Bernstein, MD, FCAP, Author and Curator

http://pharmaceuticalintelligence.com/2014/07/08/update-on-mitochondrial-function-respiration-and-associated-                   disorders/

16. Prologue to Cancer – e-book Volume One – Where are we in this journey?

Author and Curator: Larry H. Bernstein, MD, FCAP

http://pharmaceuticalintelligence.com/2014/04/13/prologue-to-cancer-ebook-4-where-are-we-in-this-journey/

17. Introduction – The Evolution of Cancer Therapy and Cancer Research: How We Got Here?

Author and Curator: Larry H. Bernstein, MD, FCAP

http://pharmaceuticalintelligence.com/2014/04/04/introduction-the-evolution-of-cancer-therapy-and-cancer-research-          how-we-got-here/

18. Inhibition of the Cardiomyocyte-Specific Kinase TNNI3K

Author and Curator: Larry H. Bernstein, MD, FCAP

http://pharmaceuticalintelligence.com/2013/11/01/inhibition-of-the-cardiomyocyte-specific-kinase-tnni3k/

19. The Binding of Oligonucleotides in DNA and 3-D Lattice Structures

Author and Curator: Larry H. Bernstein, MD, FCAP

http://pharmaceuticalintelligence.com/2013/05/15/the-binding-of-oligonucleotides-in-dna-and-3-d-lattice-structures/

20. Mitochondrial Metabolism and Cardiac Function

Author and Curator: Larry H. Bernstein, MD, FCAP

http://pharmaceuticalintelligence.com/2013/04/14/mitochondrial-metabolism-and-cardiac-function/

21. How Methionine Imbalance with Sulfur-Insufficiency Leads to Hyperhomocysteinemia

Curator: Larry H. Bernstein, MD, FCAP

http://pharmaceuticalintelligence.com/2013/04/04/sulfur-deficiency-leads_to_hyperhomocysteinemia/

22. AMPK Is a Negative Regulator of the Warburg Effect and Suppresses Tumor Growth In Vivo

Author and Curator: Stephen J. Williams, PhD

http://pharmaceuticalintelligence.com/2013/03/12/ampk-is-a-negative-regulator-of-the-warburg-effect-and-suppresses-         tumor-growth-in-vivo/

23. A Second Look at the Transthyretin Nutrition Inflammatory Conundrum

Author and Curator: Larry H. Bernstein, MD, FCAP

http://pharmaceuticalintelligence.com/2012/12/03/a-second-look-at-the-transthyretin-nutrition-inflammatory-                         conundrum/

24. Mitochondrial Damage and Repair under Oxidative Stress

Author and Curator: Larry H. Bernstein, MD, FCAP

http://pharmaceuticalintelligence.com/2012/10/28/mitochondrial-damage-and-repair-under-oxidative-stress/

25. Nitric Oxide and Immune Responses: Part 2

Author and Curator: Aviral Vatsa, PhD, MBBS

http://pharmaceuticalintelligence.com/2012/10/28/nitric-oxide-and-immune-responses-part-2/

26. Overview of Posttranslational Modification (PTM)

Writer and Curator: Larry H. Bernstein, MD, FCAP

http://pharmaceuticalintelligence.com/2014/07/29/overview-of-posttranslational-modification-ptm/

27. Malnutrition in India, high newborn death rate and stunting of children age under five years

Writer and Curator: Larry H. Bernstein, MD, FCAP

http://pharmaceuticalintelligence.com/2014/07/15/malnutrition-in-india-high-newborn-death-rate-and-stunting-of-                   children-age-under-five-years/

28. Update on mitochondrial function, respiration, and associated disorders

Writer and Curator: Larry H. Bernstein, MD, FCAP

http://pharmaceuticalintelligence.com/2014/07/08/update-on-mitochondrial-function-respiration-and-associated-                  disorders/

29. Omega-3 fatty acids, depleting the source, and protein insufficiency in renal disease

Larry H. Bernstein, MD, FCAP, Curator

http://pharmaceuticalintelligence.com/2014/07/06/omega-3-fatty-acids-depleting-the-source-and-protein-insufficiency-         in-renal-disease/

30. Introduction to e-Series A: Cardiovascular Diseases, Volume Four Part 2: Regenerative Medicine

Larry H. Bernstein, MD, FCAP, writer, and Aviva Lev- Ari, PhD, RN

http://pharmaceuticalintelligence.com/2014/04/27/larryhbernintroduction_to_cardiovascular_diseases-                                  translational_medicine-part_2/

31. Epilogue: Envisioning New Insights in Cancer Translational Biology
Series C: e-Books on Cancer & Oncology

Author & Curator: Larry H. Bernstein, MD, FCAP, Series C Content Consultant

http://pharmaceuticalintelligence.com/2014/03/29/epilogue-envisioning-new-insights/

32. Ca2+-Stimulated Exocytosis:  The Role of Calmodulin and Protein Kinase C in Ca2+ Regulation of Hormone                         and Neurotransmitter

Writer and Curator: Larry H Bernstein, MD, FCAP and
Curator and Content Editor: Aviva Lev-Ari, PhD, RN

http://pharmaceuticalintelligence.com/2013/12/23/calmodulin-and-protein-kinase-c-drive-the-ca2-regulation-of-                    hormone-and-neurotransmitter-release-that-triggers-ca2-stimulated-exocy

33. Cardiac Contractility & Myocardial Performance: Therapeutic Implications of Ryanopathy (Calcium Release-                           related Contractile Dysfunction) and Catecholamine Responses

Author, and Content Consultant to e-SERIES A: Cardiovascular Diseases: Justin Pearlman, MD, PhD, FACC
Author and Curator: Larry H Bernstein, MD, FCAP
and Article Curator: Aviva Lev-Ari, PhD, RN

http://pharmaceuticalintelligence.com/2013/08/28/cardiac-contractility-myocardium-performance-ventricular-arrhythmias-      and-non-ischemic-heart-failure-therapeutic-implications-for-cardiomyocyte-ryanopathy-calcium-release-related-                    contractile/

34. Role of Calcium, the Actin Skeleton, and Lipid Structures in Signaling and Cell Motility

Author and Curator: Larry H Bernstein, MD, FCAP Author: Stephen Williams, PhD, and Curator: Aviva Lev-Ari, PhD, RN

http://pharmaceuticalintelligence.com/2013/08/26/role-of-calcium-the-actin-skeleton-and-lipid-structures-in-signaling-and-cell-motility/

35. Identification of Biomarkers that are Related to the Actin Cytoskeleton

Larry H Bernstein, MD, FCAP, Author and Curator

http://pharmaceuticalintelligence.com/2012/12/10/identification-of-biomarkers-that-are-related-to-the-actin-                           cytoskeleton/

36. Advanced Topics in Sepsis and the Cardiovascular System at its End Stage

Author: Larry H Bernstein, MD, FCAP

http://pharmaceuticalintelligence.com/2013/08/18/advanced-topics-in-Sepsis-and-the-Cardiovascular-System-at-its-              End-Stage/

37. The Delicate Connection: IDO (Indolamine 2, 3 dehydrogenase) and Cancer Immunology

Demet Sag, PhD, Author and Curator

http://pharmaceuticalintelligence.com/2013/08/04/the-delicate-connection-ido-indolamine-2-3-dehydrogenase-and-               immunology/

38. IDO for Commitment of a Life Time: The Origins and Mechanisms of IDO, indolamine 2, 3-dioxygenase

Demet Sag, PhD, Author and Curator

http://pharmaceuticalintelligence.com/2013/08/04/ido-for-commitment-of-a-life-time-the-origins-and-mechanisms-of-             ido-indolamine-2-3-dioxygenase/

39. Confined Indolamine 2, 3 dioxygenase (IDO) Controls the Homeostasis of Immune Responses for Good and Bad

Curator: Demet Sag, PhD, CRA, GCP

http://pharmaceuticalintelligence.com/2013/07/31/confined-indolamine-2-3-dehydrogenase-controls-the-hemostasis-           of-immune-responses-for-good-and-bad/

40. Signaling Pathway that Makes Young Neurons Connect was discovered @ Scripps Research Institute

Reporter: Aviva Lev-Ari, PhD, RN

http://pharmaceuticalintelligence.com/2013/06/26/signaling-pathway-that-makes-young-neurons-connect-was-                     discovered-scripps-research-institute/

41. Naked Mole Rats Cancer-Free

Writer and Curator: Larry H. Bernstein, MD, FCAP

http://pharmaceuticalintelligence.com/2013/06/20/naked-mole-rats-cancer-free/

42. Late Onset of Alzheimer’s Disease and One-carbon Metabolism

Reporter and Curator: Dr. Sudipta Saha, Ph.D.

http://pharmaceuticalintelligence.com/2013/05/06/alzheimers-disease-and-one-carbon-metabolism/

43. Problems of vegetarianism

Reporter and Curator: Dr. Sudipta Saha, Ph.D.

http://pharmaceuticalintelligence.com/2013/04/22/problems-of-vegetarianism/

44.  Amyloidosis with Cardiomyopathy

Writer and Curator: Larry H. Bernstein, MD, FCAP

http://pharmaceuticalintelligence.com/2013/03/31/amyloidosis-with-cardiomyopathy/

45. Liver endoplasmic reticulum stress and hepatosteatosis

Larry H Bernstein, MD, FACP

http://pharmaceuticalintelligence.com/2013/03/10/liver-endoplasmic-reticulum-stress-and-hepatosteatosis/

46. The Molecular Biology of Renal Disorders: Nitric Oxide – Part III

Curator and Author: Larry H Bernstein, MD, FACP

http://pharmaceuticalintelligence.com/2012/11/26/the-molecular-biology-of-renal-disorders/

47. Nitric Oxide Function in Coagulation – Part II

Curator and Author: Larry H. Bernstein, MD, FCAP

http://pharmaceuticalintelligence.com/2012/11/26/nitric-oxide-function-in-coagulation/

48. Nitric Oxide, Platelets, Endothelium and Hemostasis

Curator and Author: Larry H Bernstein, MD, FACP

http://pharmaceuticalintelligence.com/2012/11/08/nitric-oxide-platelets-endothelium-and-hemostasis/

49. Interaction of Nitric Oxide and Prostacyclin in Vascular Endothelium

Curator and Author: Larry H Bernstein, MD, FACP

http://pharmaceuticalintelligence.com/2012/09/14/interaction-of-nitric-oxide-and-prostacyclin-in-vascular-endothelium/

50. Nitric Oxide and Immune Responses: Part 1

Curator and Author:  Aviral Vatsa PhD, MBBS

http://pharmaceuticalintelligence.com/2012/10/18/nitric-oxide-and-immune-responses-part-1/

51. Nitric Oxide and Immune Responses: Part 2

Curator and Author:  Aviral Vatsa PhD, MBBS

http://pharmaceuticalintelligence.com/2012/10/28/nitric-oxide-and-immune-responses-part-2/

52. Mitochondrial Damage and Repair under Oxidative Stress

Curator and Author: Larry H Bernstein, MD, FACP

http://pharmaceuticalintelligence.com/2012/10/28/mitochondrial-damage-and-repair-under-oxidative-stress/

53. Is the Warburg Effect the cause or the effect of cancer: A 21st Century View?

Curator and Author: Larry H Bernstein, MD, FACP

http://pharmaceuticalintelligence.com/2012/10/17/is-the-warburg-effect-the-cause-or-the-effect-of-cancer-a-21st-                 century-view/

54. Ubiquinin-Proteosome pathway, autophagy, the mitochondrion, proteolysis and cell apoptosis

Curator and Author: Larry H Bernstein, MD, FACP

http://pharmaceuticalintelligence.com/2012/10/30/ubiquinin-proteosome-pathway-autophagy-the-mitochondrion-                  proteolysis-and-cell-apoptosis/

55. Ubiquitin-Proteosome pathway, Autophagy, the Mitochondrion, Proteolysis and Cell Apoptosis: Part III

Curator and Author: Larry H Bernstein, MD, FACP

http://pharmaceuticalintelligence.com/2013/02/14/ubiquinin-proteosome-pathway-autophagy-the-mitochondrion-                   proteolysis-and-cell-apoptosis-reconsidered/

56. Nitric Oxide and iNOS have Key Roles in Kidney Diseases – Part II

Curator and Author: Larry H Bernstein, MD, FACP

http://pharmaceuticalintelligence.com/2012/11/26/nitric-oxide-and-inos-have-key-roles-in-kidney-diseases/

57. New Insights on Nitric Oxide donors – Part IV

Curator and Author: Larry H Bernstein, MD, FACP

http://pharmaceuticalintelligence.com/2012/11/26/new-insights-on-no-donors/

58. Crucial role of Nitric Oxide in Cancer

Curator and Author: Ritu Saxena, Ph.D.

http://pharmaceuticalintelligence.com/2012/10/16/crucial-role-of-nitric-oxide-in-cancer/

59. Nitric Oxide has a ubiquitous role in the regulation of glycolysis -with a concomitant influence on mitochondrial function

Curator and Author: Larry H Bernstein, MD, FACP

http://pharmaceuticalintelligence.com/2012/09/16/nitric-oxide-has-a-ubiquitous-role-in-the-regulation-of-glycolysis-with-         a-concomitant-influence-on-mitochondrial-function/

60. Targeting Mitochondrial-bound Hexokinase for Cancer Therapy

Curator and Author: Ziv Raviv, PhD, RN 04/06/2013

http://pharmaceuticalintelligence.com/2013/04/06/targeting-mitochondrial-bound-hexokinase-for-cancer-therapy/

61. Biochemistry of the Coagulation Cascade and Platelet Aggregation – Part I

Curator and Author: Larry H Bernstein, MD, FACP

http://pharmaceuticalintelligence.com/2012/11/26/biochemistry-of-the-coagulation-cascade-and-platelet-aggregation/

Genomics, Transcriptomics, and Epigenetics

  1. What is the meaning of so many RNAs?

Writer and Curator: Larry H. Bernstein, MD, FCAP

http://pharmaceuticalintelligence.com/2014/08/06/what-is-the-meaning-of-so-many-rnas/

  1. RNA and the transcription the genetic code

Larry H. Bernstein, MD, FCAP, Writer and Curator

http://pharmaceuticalintelligence.com/2014/08/02/rna-and-the-transcription-of-the-genetic-code/

  1. A Primer on DNA and DNA Replication

Writer and Curator: Larry H. Bernstein, MD, FCAP

http://pharmaceuticalintelligence.com/2014/07/29/a_primer_on_dna_and_dna_replication/

4. Synthesizing Synthetic Biology: PLOS Collections

Reporter: Aviva Lev-Ari

http://pharmaceuticalintelligence.com/2012/08/17/synthesizing-synthetic-biology-plos-collections/

5. Pathology Emergence in the 21st Century

Author and Curator: Larry Bernstein, MD, FCAP

http://pharmaceuticalintelligence.com/2014/08/03/pathology-emergence-in-the-21st-century/

6. RNA and the transcription the genetic code

Writer and Curator, Larry H. Bernstein, MD, FCAP

http://pharmaceuticalintelligence.com/2014/08/02/rna-and-the-transcription-of-the-genetic-code/

7. A Great University engaged in Drug Discovery: University of Pittsburgh

Larry H. Bernstein, MD, FCAP, Reporter and Curator

http://pharmaceuticalintelligence.com/2014/07/15/a-great-university-engaged-in-drug-discovery/

8. microRNA called miRNA-142 involved in the process by which the immature cells in the bone  marrow give                              rise to all the types of blood cells, including immune cells and the oxygen-bearing red blood cells

Aviva Lev-Ari, PhD, RN, Author and Curator

http://pharmaceuticalintelligence.com/2014/07/24/microrna-called-mir-142-involved-in-the-process-by-which-the-                   immature-cells-in-the-bone-marrow-give-rise-to-all-the-types-of-blood-cells-including-immune-cells-and-the-oxygen-             bearing-red-blood-cells/

9. Genes, proteomes, and their interaction

Larry H. Bernstein, MD, FCAP, Writer and Curator

http://pharmaceuticalintelligence.com/2014/07/28/genes-proteomes-and-their-interaction/

10. Regulation of somatic stem cell Function

Larry H. Bernstein, MD, FCAP, Writer and Curator    Aviva Lev-Ari, PhD, RN, Curator

http://pharmaceuticalintelligence.com/2014/07/29/regulation-of-somatic-stem-cell-function/

11. Scientists discover that pluripotency factor NANOG is also active in adult organisms

Larry H. Bernstein, MD, FCAP, Reporter

http://pharmaceuticalintelligence.com/2014/07/10/scientists-discover-that-pluripotency-factor-nanog-is-also-active-in-           adult-organisms/

12. Bzzz! Are fruitflies like us?

Larry H Bernstein, MD, FCAP, Author and Curator

http://pharmaceuticalintelligence.com/2014/07/07/bzzz-are-fruitflies-like-us/

13. Long Non-coding RNAs Can Encode Proteins After All

Larry H Bernstein, MD, FCAP, Reporter

http://pharmaceuticalintelligence.com/2014/06/29/long-non-coding-rnas-can-encode-proteins-after-all/

14. Michael Snyder @Stanford University sequenced the lymphoblastoid transcriptomes and developed an
allele-specific full-length transcriptome

Aviva Lev-Ari, PhD, RN, Author and Curator

http://pharmaceuticalintelligence.com/014/06/23/michael-snyder-stanford-university-sequenced-the-lymphoblastoid-            transcriptomes-and-developed-an-allele-specific-full-length-transcriptome/

15. Commentary on Biomarkers for Genetics and Genomics of Cardiovascular Disease: Views by Larry H                                     Bernstein, MD, FCAP

Author: Larry H Bernstein, MD, FCAP

http://pharmaceuticalintelligence.com/2014/07/16/commentary-on-biomarkers-for-genetics-and-genomics-of-                        cardiovascular-disease-views-by-larry-h-bernstein-md-fcap/

16. Observations on Finding the Genetic Links in Common Disease: Whole Genomic Sequencing Studies

Author an curator: Larry H Bernstein, MD, FCAP

http://pharmaceuticalintelligence.com/2013/05/18/observations-on-finding-the-genetic-links/

17. Silencing Cancers with Synthetic siRNAs

Larry H. Bernstein, MD, FCAP, Reviewer and Curator

http://pharmaceuticalintelligence.com/2013/12/09/silencing-cancers-with-synthetic-sirnas/

18. Cardiometabolic Syndrome and the Genetics of Hypertension: The Neuroendocrine Transcriptome Control Points

Reporter: Aviva Lev-Ari, PhD, RN

http://pharmaceuticalintelligence.com/2013/12/12/cardiometabolic-syndrome-and-the-genetics-of-hypertension-the-neuroendocrine-transcriptome-control-points/

19. Developments in the Genomics and Proteomics of Type 2 Diabetes Mellitus and Treatment Targets

Larry H. Bernstein, MD, FCAP, Reviewer and Curator

http://pharmaceuticalintelligence.com/2013/12/08/developments-in-the-genomics-and-proteomics-of-type-2-diabetes-           mellitus-and-treatment-targets/

20. Loss of normal growth regulation

Larry H Bernstein, MD, FCAP, Curator

http://pharmaceuticalintelligence.com/2014/07/06/loss-of-normal-growth-regulation/

21. CT Angiography & TrueVision™ Metabolomics (Genomic Phenotyping) for new Therapeutic Targets to Atherosclerosis

Reporter: Aviva Lev-Ari, PhD, RN

http://pharmaceuticalintelligence.com/2013/11/15/ct-angiography-truevision-metabolomics-genomic-phenotyping-for-           new-therapeutic-targets-to-atherosclerosis/

22.  CRACKING THE CODE OF HUMAN LIFE: The Birth of BioInformatics & Computational Genomics

Genomics Curator, Larry H Bernstein, MD, FCAP

http://pharmaceuticalintelligence.com/2014/08/30/cracking-the-code-of-human-life-the-birth-of-bioinformatics-                      computational-genomics/

23. Big Data in Genomic Medicine

Author and Curator, Larry H Bernstein, MD, FCAP

http://pharmaceuticalintelligence.com/2012/12/17/big-data-in-genomic-medicine/

24. From Genomics of Microorganisms to Translational Medicine

Author and Curator: Demet Sag, PhD

http://pharmaceuticalintelligence.com/2014/03/20/without-the-past-no-future-but-learn-and-move-genomics-of-                      microorganisms-to-translational-medicine/

25. Summary of Genomics and Medicine: Role in Cardiovascular Diseases

Author and Curator, Larry H Bernstein, MD, FCAP

http://pharmaceuticalintelligence.com/2014/01/06/summary-of-genomics-and-medicine-role-in-cardiovascular-diseases/

 26. Genomic Promise for Neurodegenerative Diseases, Dementias, Autism Spectrum, Schizophrenia, and Serious                      Depression

Author and Curator, Larry H Bernstein, MD, FCAP

http://pharmaceuticalintelligence.com/2013/02/19/genomic-promise-for-neurodegenerative-diseases-dementias-autism-        spectrum-schizophrenia-and-serious-depression/

 27.  BRCA1 a tumour suppressor in breast and ovarian cancer – functions in transcription, ubiquitination and DNA repair

Sudipta Saha, PhD

http://pharmaceuticalintelligence.com/2012/12/04/brca1-a-tumour-suppressor-in-breast-and-ovarian-cancer-functions-         in-transcription-ubiquitination-and-dna-repair/

28. Personalized medicine gearing up to tackle cancer

Ritu Saxena, PhD

http://pharmaceuticalintelligence.com/2013/01/07/personalized-medicine-gearing-up-to-tackle-cancer/

29. Differentiation Therapy – Epigenetics Tackles Solid Tumors

Stephen J Williams, PhD

      http://pharmaceuticalintelligence.com/2013/01/03/differentiation-therapy-epigenetics-tackles-solid-tumors/

30. Mechanism involved in Breast Cancer Cell Growth: Function in Early Detection & Treatment

     Aviva Lev-Ari, PhD, RN

http://pharmaceuticalintelligence.com/2013/01/17/mechanism-involved-in-breast-cancer-cell-growth-function-in-early-          detection-treatment/

31. The Molecular pathology of Breast Cancer Progression

Tilde Barliya, PhD

http://pharmaceuticalintelligence.com/2013/01/10/the-molecular-pathology-of-breast-cancer-progression

32. Gastric Cancer: Whole-genome reconstruction and mutational signatures

Aviva Lev-Ari, PhD, RN

http://pharmaceuticalintelligence.com/2012/12/24/gastric-cancer-whole-genome-reconstruction-and-mutational-                   signatures-2/

33. Paradigm Shift in Human Genomics – Predictive Biomarkers and Personalized Medicine –                                                       Part 1 (pharmaceuticalintelligence.com)

Aviva  Lev-Ari, PhD, RN

http://pharmaceuticalntelligence.com/2013/01/13/paradigm-shift-in-human-genomics-predictive-biomarkers-and-personalized-medicine-part-1/

34. LEADERS in Genome Sequencing of Genetic Mutations for Therapeutic Drug Selection in Cancer                                         Personalized Treatment: Part 2

A Lev-Ari, PhD, RN

http://pharmaceuticalintelligence.com/2013/01/13/leaders-in-genome-sequencing-of-genetic-mutations-for-therapeutic-       drug-selection-in-cancer-personalized-treatment-part-2/

35. Personalized Medicine: An Institute Profile – Coriell Institute for Medical Research: Part 3

Aviva Lev-Ari, PhD, RN

http://pharmaceuticalintelligence.com/2013/01/13/personalized-medicine-an-institute-profile-coriell-institute-for-medical-        research-part-3/

36. Harnessing Personalized Medicine for Cancer Management, Prospects of Prevention and Cure: Opinions of                           Cancer Scientific Leaders @http://pharmaceuticalintelligence.com

Aviva Lev-Ari, PhD, RN

http://pharmaceuticalintelligence.com/2013/01/13/7000/Harnessing_Personalized_Medicine_for_ Cancer_Management-      Prospects_of_Prevention_and_Cure/

37.  GSK for Personalized Medicine using Cancer Drugs needs Alacris systems biology model to determine the in silico
effect of the inhibitor in its “virtual clinical trial”

Aviva Lev-Ari, PhD, RN

http://pharmaceuticalintelligence.com/2012/11/14/gsk-for-personalized-medicine-using-cancer-drugs-needs-alacris-             systems-biology-model-to-determine-the-in-silico-effect-of-the-inhibitor-in-its-virtual-clinical-trial/

38. Personalized medicine-based cure for cancer might not be far away

Ritu Saxena, PhD

  http://pharmaceuticalintelligence.com/2012/11/20/personalized-medicine-based-cure-for-cancer-might-not-be-far-away/

39. Human Variome Project: encyclopedic catalog of sequence variants indexed to the human genome sequence

Aviva Lev-Ari, PhD, RN

http://pharmaceuticalintelligence.com/2012/11/24/human-variome-project-encyclopedic-catalog-of-sequence-variants-         indexed-to-the-human-genome-sequence/

40. Inspiration From Dr. Maureen Cronin’s Achievements in Applying Genomic Sequencing to Cancer Diagnostics

Aviva Lev-Ari, PhD, RN

http://pharmaceuticalintelligence.com/2013/01/10/inspiration-from-dr-maureen-cronins-achievements-in-applying-                genomic-sequencing-to-cancer-diagnostics/

41. The “Cancer establishments” examined by James Watson, co-discoverer of DNA w/Crick, 4/1953

Aviva Lev-Ari, PhD, RN

http://pharmaceuticalintelligence.com/2013/01/09/the-cancer-establishments-examined-by-james-watson-co-discover-         of-dna-wcrick-41953/

42. What can we expect of tumor therapeutic response?

Author and curator: Larry H Bernstein, MD, FACP

http://pharmaceuticalintelligence.com/2012/12/05/what-can-we-expect-of-tumor-therapeutic-response/

43. Directions for genomics in personalized medicine

Author and Curator: Larry H. Bernstein, MD, FCAP

http://pharmaceuticalintelligence.com/2013/01/27/directions-for-genomics-in-personalized-medicine/

44. How mobile elements in “Junk” DNA promote cancer. Part 1: Transposon-mediated tumorigenesis.

Stephen J Williams, PhD

http://pharmaceuticalintelligence.com/2012/10/31/how-mobile-elements-in-junk-dna-prote-cancer-part1-transposon-            mediated-tumorigenesis/

45. mRNA interference with cancer expression

Author and Curator, Larry H. Bernstein, MD, FCAP

 http://pharmaceuticalintelligence.com/2012/10/26/mrna-interference-with-cancer-expression/

46. Expanding the Genetic Alphabet and linking the genome to the metabolome

Aviva Lev-Ari, PhD, RD

http://pharmaceuticalintelligence.com/2012/09/24/expanding-the-genetic-alphabet-and-linking-the-genome-to-the-               metabolome/

47. Breast Cancer, drug resistance, and biopharmaceutical targets

Author and Curator: Larry H Bernstein, MD, FCAP

http://pharmaceuticalintelligence.com/2012/09/18/breast-cancer-drug-resistance-and-biopharmaceutical-targets/

48.  Breast Cancer: Genomic profiling to predict Survival: Combination of Histopathology and Gene Expression                            Analysis

Aviva Lev-Ari, PhD, RD

http://pharmaceuticalintelligence.com/2012/12/24/breast-cancer-genomic-profiling-to-predict-survival-combination-of-           histopathology-and-gene-expression-analysis

49. Gastric Cancer: Whole-genome reconstruction and mutational signatures

Aviva  Lev-Ari, PhD, RD

http://pharmaceuticalintelligence.com/2012/12/24/gastric-cancer-whole-genome-reconstruction-and-mutational-                   signatures-2/

50. Genomic Analysis: FLUIDIGM Technology in the Life Science and Agricultural Biotechnology

Aviva Lev-Ari, PhD, RD

http://pharmaceuticalintelligence.com/2012/08/22/genomic-analysis-fluidigm-technology-in-the-life-science-and-                   agricultural-biotechnology/

51. 2013 Genomics: The Era Beyond the Sequencing Human Genome: Francis Collins, Craig Venter, Eric Lander, et al.

Aviva Lev-Ari, PhD, RD

http://pharmaceuticalintelligence.com/2013_Genomics

52. Paradigm Shift in Human Genomics – Predictive Biomarkers and Personalized Medicine – Part 1

Aviva Lev-Ari, PhD, RD

http://pharmaceuticalintelligence.com/Paradigm Shift in Human Genomics_/

Signaling Pathways

  1. Proteins and cellular adaptation to stress

Larry H Bernstein, MD, FCAP, Curator

http://pharmaceuticalintelligence.com/2014/07/08/proteins-and-cellular-adaptation-to-stress/

  1. A Synthesis of the Beauty and Complexity of How We View Cancer:
    Cancer Volume One – Summary

Author and Curator: Larry H. Bernstein, MD, FCAP

http://pharmaceuticalintelligence.com/2014/03/26/a-synthesis-of-the-beauty-and-complexity-of-how-we-view-cancer/

  1. Recurrent somatic mutations in chromatin-remodeling and ubiquitin ligase complex genes in
    serous endometrial tumors

Sudipta Saha, PhD

http://pharmaceuticalintelligence.com/2012/11/19/recurrent-somatic-mutations-in-chromatin-remodeling-ad-ubiquitin-           ligase-complex-genes-in-serous-endometrial-tumors/

4.  Prostate Cancer Cells: Histone Deacetylase Inhibitors Induce Epithelial-to-Mesenchymal Transition

Stephen J Williams, PhD

http://pharmaceuticalintelligence.com/2012/11/30/histone-deacetylase-inhibitors-induce-epithelial-to-mesenchymal-              transition-in-prostate-cancer-cells/

5. Ubiquinin-Proteosome pathway, autophagy, the mitochondrion, proteolysis and cell apoptosis

Author and Curator: Larry H Bernstein, MD, FCAP

http://pharmaceuticalintelligence.com/2012/10/30/ubiquinin-proteosome-pathway-autophagy-the-mitochondrion-                   proteolysis-and-cell-apoptosis/

6. Signaling and Signaling Pathways

Larry H. Bernstein, MD, FCAP, Reporter and Curator

http://pharmaceuticalintelligence.com/2014/08/12/signaling-and-signaling-pathways/

7.  Leptin signaling in mediating the cardiac hypertrophy associated with obesity

Larry H. Bernstein, MD, FCAP, Reporter and Curator

http://pharmaceuticalintelligence.com/2013/11/03/leptin-signaling-in-mediating-the-cardiac-hypertrophy-associated-            with-obesity/

  1. Sensors and Signaling in Oxidative Stress

Larry H. Bernstein, MD, FCAP, Reporter and Curator

http://pharmaceuticalintelligence.com/2013/11/01/sensors-and-signaling-in-oxidative-stress/

  1. The Final Considerations of the Role of Platelets and Platelet Endothelial Reactions in Atherosclerosis and Novel
    Treatments

Larry H. Bernstein, MD, FCAP, Reporter and Curator

http://pharmaceuticalintelligence.com/2013/10/15/the-final-considerations-of-the-role-of-platelets-and-platelet-                      endothelial-reactions-in-atherosclerosis-and-novel-treatments

10.   Platelets in Translational Research – Part 1

Larry H. Bernstein, MD, FCAP, Reporter and Curator

http://pharmaceuticalintelligence.com/2013/10/07/platelets-in-translational-research-1/

11.  Disruption of Calcium Homeostasis: Cardiomyocytes and Vascular Smooth Muscle Cells: The Cardiac and
Cardiovascular Calcium Signaling Mechanism

Author and Curator: Larry H Bernstein, MD, FCAP, Author, and Content Consultant to e-SERIES A:
Cardiovascular Diseases: Justin Pearlman, MD, PhD, FACC and Curator: Aviva Lev-Ari, PhD, RN

http://pharmaceuticalintelligence.com/2013/09/12/disruption-of-calcium-homeostasis-cardiomyocytes-and-vascular-             smooth-muscle-cells-the-cardiac-and-cardiovascular-calcium-signaling-mechanism/

12. The Centrality of Ca(2+) Signaling and Cytoskeleton Involving Calmodulin Kinases and
Ryanodine Receptors in Cardiac Failure, Arterial Smooth Muscle, Post-ischemic Arrhythmia,
Similarities and Differences, and Pharmaceutical Targets

     Author and Curator: Larry H Bernstein, MD, FCAP, Author, and Content Consultant to
e-SERIES A: Cardiovascular Diseases: Justin Pearlman, MD, PhD, FACC and
Curator: Aviva Lev-Ari, PhD, RN

http://pharmaceuticalintelligence.com/2013/09/08/the-centrality-of-ca2-signaling-and-cytoskeleton-involving-calmodulin-       kinases-and-ryanodine-receptors-in-cardiac-failure-arterial-smooth-muscle-post-ischemic-arrhythmia-similarities-and-           differen/

13.  Nitric Oxide Signalling Pathways

Aviral Vatsa, PhD, MBBS

http://pharmaceuticalintelligence.com/2012/08/22/nitric-oxide-signalling-pathways/

14. Immune activation, immunity, antibacterial activity

Larry H. Bernstein, MD, FCAP, Curator

http://pharmaceuticalintelligence.com/2014/07/06/immune-activation-immunity-antibacterial-activity/

15.  Regulation of somatic stem cell Function

Larry H. Bernstein, MD, FCAP, Writer and Curator    Aviva Lev-Ari, PhD, RN, Curator

http://pharmaceuticalintelligence.com/2014/07/29/regulation-of-somatic-stem-cell-function/

16. Scientists discover that pluripotency factor NANOG is also active in adult organisms

Larry H. Bernstein, MD, FCAP, Reporter

http://pharmaceuticalintelligence.com/2014/07/10/scientists-discover-that-pluripotency-factor-nanog-is-also-active-in-adult-organisms/

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Compilation of References in Leaders in Pharmaceutical Intelligence about proteomics, metabolomics, signaling pathways, and cell regulation

Compilation of References in Leaders in Pharmaceutical Intelligence about
proteomics, metabolomics, signaling pathways, and cell regulation

Curator: Larry H. Bernstein, MD, FCAP

 

Proteomics

  1. The Human Proteome Map Completed
    Reporter and Curator: Larry H. Bernstein, MD, FCAP
    http://pharmaceuticalintelligence.com/2014/08/28/the-human-proteome-map-completed/
  1. Proteomics – The Pathway to Understanding and Decision-making in Medicine
    Author and Curator, Larry H Bernstein, MD, FCAP
    http://pharmaceuticalintelligence.com/2014/06/24/proteomics-the-pathway-to-understanding-and-decision-making-in-medicine/
  1. Advances in Separations Technology for the “OMICs” and Clarification of Therapeutic Targets
    Author and Curator, Larry H Bernstein, MD, FCAP
    http://pharmaceuticalintelligence.com/2012/10/22/advances-in-separations-technology-for-the-omics-and-clarification-of-therapeutic-targets/
  1. Expanding the Genetic Alphabet and Linking the Genome to the Metabolome
    Author and Curator, Larry H Bernstein, MD, FCAP
    http://pharmaceuticalintelligence.com/2012/09/24/expanding-the-genetic-alphabet-and-linking-the-genome-to-the-metabolome/
  1. Synthesizing Synthetic Biology: PLOS Collections
    Reporter: Aviva Lev-Ari
    http://pharmaceuticalintelligence.com/2012/08/17/synthesizing-synthetic-biology-plos-collections/

 

Metabolomics

  1. Extracellular evaluation of intracellular flux in yeast cells
    Larry H. Bernstein, MD, FCAP, Reviewer and Curator
    http://pharmaceuticalintelligence.com/2014/08/25/extracellular-evaluation-of-intracellular-flux-in-yeast-cells/ 
  2. Metabolomic analysis of two leukemia cell lines. I.
    Larry H. Bernstein, MD, FCAP, Reviewer and Curator
    http://pharmaceuticalintelligence.com/2014/08/23/metabolomic-analysis-of-two-leukemia-cell-lines-_i/ 
  3. Metabolomic analysis of two leukemia cell lines. II.
    Larry H. Bernstein, MD, FCAP, Reviewer and Curator
    http://pharmaceuticalintelligence.com/2014/08/24/metabolomic-analysis-of-two-leukemia-cell-lines-ii/ 
  4. Metabolomics, Metabonomics and Functional Nutrition: the next step in nutritional metabolism and biotherapeutics
    Reviewer and Curator, Larry H. Bernstein, MD, FCAP
    http://pharmaceuticalintelligence.com/2014/08/22/metabolomics-metabonomics-and-functional-nutrition-the-next-step-in-nutritional-metabolism-and-biotherapeutics/ 
  5. Buffering of genetic modules involved in tricarboxylic acid cycle metabolism provides homeomeostatic regulation
    Larry H. Bernstein, MD, FCAP, Reviewer and curator
    http://pharmaceuticalintelligence.com/2014/08/27/buffering-of-genetic-modules-involved-in-tricarboxylic-acid-cycle-metabolism-provides-homeomeostatic-regulation/

 

Metabolic Pathways

  1. Pentose Shunt, Electron Transfer, Galactose, more Lipids in brief
    Reviewer and Curator: Larry H. Bernstein, MD, FCAP
    http://pharmaceuticalintelligence.com/2014/08/21/pentose-shunt-electron-transfer-galactose-more-lipids-in-brief/
  2. Mitochondria: More than just the “powerhouse of the cell”
    Reviewer and Curator: Ritu Saxena
    http://pharmaceuticalintelligence.com/2012/07/09/mitochondria-more-than-just-the-powerhouse-of-the-cell/
  3. Mitochondrial fission and fusion: potential therapeutic targets?
    Reviewer and Curator: Ritu saxena
    http://pharmaceuticalintelligence.com/2012/10/31/mitochondrial-fission-and-fusion-potential-therapeutic-target/ 
  4. Mitochondrial mutation analysis might be “1-step” away
    Reviewer and Curator: Ritu Saxena
    http://pharmaceuticalintelligence.com/2012/08/14/mitochondrial-mutation-analysis-might-be-1-step-away/
  5. Selected References to Signaling and Metabolic Pathways in PharmaceuticalIntelligence.com
    Curator: Larry H. Bernstein, MD, FCAP
    http://pharmaceuticalintelligence.com/2014/08/14/selected-references-to-signaling-and-metabolic-pathways-in-leaders-in-pharmaceutical-intelligence/
  6. Metabolic drivers in aggressive brain tumors
    Prabodh Kandal, PhD
    http://pharmaceuticalintelligence.com/2012/11/11/metabolic-drivers-in-aggressive-brain-tumors/ 
  7. Metabolite Identification Combining Genetic and Metabolic Information: Genetic association links unknown metabolites to functionally related genes
    Author and Curator: Aviva Lev-Ari, PhD, RD
    http://pharmaceuticalintelligence.com/2012/10/22/metabolite-identification-combining-genetic-and-metabolic-information-genetic-association-links-unknown-metabolites-to-functionally-related-genes/
  8. Mitochondria: Origin from oxygen free environment, role in aerobic glycolysis, metabolic adaptation
    Author and curator:Larry H Bernstein, MD, FCAP
    http://pharmaceuticalintelligence.com/2012/09/26/mitochondria-origin-from-oxygen-free-environment-role-in-aerobic-glycolysis-metabolic-adaptation/
  9. Therapeutic Targets for Diabetes and Related Metabolic Disorders
    Reporter, Aviva Lev-Ari, PhD, RD
    http://pharmaceuticalintelligence.com/2012/08/20/therapeutic-targets-for-diabetes-and-related-metabolic-disorders/
  10. Buffering of genetic modules involved in tricarboxylic acid cycle metabolism provides homeomeostatic regulation
    Larry H. Bernstein, MD, FCAP, Reviewer and curator
    http://pharmaceuticalintelligence.com/2014/08/27/buffering-of-genetic-modules-involved-in-tricarboxylic-acid-cycle-metabolism-provides-homeomeostatic-regulation/
  11. The multi-step transfer of phosphate bond and hydrogen exchange energy
    Curator:Larry H. Bernstein, MD, FCAP,
    http://pharmaceuticalintelligence.com/2014/08/19/the-multi-step-transfer-of-phosphate-bond-and-hydrogen-exchange-energy/
  12. Studies of Respiration Lead to Acetyl CoA
    Author and Curator: Larry H. Bernstein, MD, FCAP
    http://pharmaceuticalintelligence.com/2014/08/18/studies-of-respiration-lead-to-acetyl-coa/
  13. Lipid Metabolism
    Author and Curator: Larry H. Bernstein, MD, FCAP
    http://pharmaceuticalintelligence.com/2014/08/15/lipid-metabolism/
  14. Carbohydrate Metabolism
    Author and Curator: Larry H. Bernstein, MD, FCAP
    http://pharmaceuticalintelligence.com/2014/08/13/carbohydrate-metabolism/
  15. Prologue to Cancer – e-book Volume One – Where are we in this journey?
    Author and Curator: Larry H. Bernstein, MD, FCAP
    http://pharmaceuticalintelligence.com/2014/04/13/prologue-to-cancer-ebook-4-where-are-we-in-this-journey/
  16. Introduction – The Evolution of Cancer Therapy and Cancer Research: How We Got Here?
    Author and Curator: Larry H. Bernstein, MD, FCAP
    http://pharmaceuticalintelligence.com/2014/04/04/introduction-the-evolution-of-cancer-therapy-and-cancer-research-how-we-got-here/
  17. Inhibition of the Cardiomyocyte-Specific Kinase TNNI3K
    Author and Curator: Larry H. Bernstein, MD, FCAP
    http://pharmaceuticalintelligence.com/2013/11/01/inhibition-of-the-cardiomyocyte-specific-kinase-tnni3k/
  18. The Binding of Oligonucleotides in DNA and 3-D Lattice Structures
    Author and Curator: Larry H. Bernstein, MD, FCAP
    http://pharmaceuticalintelligence.com/2013/05/15/the-binding-of-oligonucleotides-in-dna-and-3-d-lattice-structures/
  19. Mitochondrial Metabolism and Cardiac Function
    Author and Curator: Larry H. Bernstein, MD, FCAP
    http://pharmaceuticalintelligence.com/2013/04/14/mitochondrial-metabolism-and-cardiac-function/
  20. How Methionine Imbalance with Sulfur-Insufficiency Leads to Hyperhomocysteinemia
    Curator: Larry H. Bernstein, MD, FCAP
    http://pharmaceuticalintelligence.com/2013/04/04/sulfur-deficiency-leads_to_hyperhomocysteinemia/
  21. AMPK Is a Negative Regulator of the Warburg Effect and Suppresses Tumor Growth In Vivo
    Author and Curator: SJ. Williams
    http://pharmaceuticalintelligence.com/2013/03/12/ampk-is-a-negative-regulator-of-the-warburg-effect-and-suppresses-tumor-growth-in-vivo/
  22. A Second Look at the Transthyretin Nutrition Inflammatory Conundrum
    Author and Curator: Larry H. Bernstein, MD, FCAP
    http://pharmaceuticalintelligence.com/2012/12/03/a-second-look-at-the-transthyretin-nutrition-inflammatory-conundrum/
  23. Overview of Posttranslational Modification (PTM)
    Writer and Curator: Larry H. Bernstein, MD, FCAP
    http://pharmaceuticalintelligence.com/2014/07/29/overview-of-posttranslational-modification-ptm/
  24. Malnutrition in India, high newborn death rate and stunting of children age under five years
    Writer and Curator: Larry H. Bernstein, MD, FCAP
    http://pharmaceuticalintelligence.com/2014/07/15/malnutrition-in-india-high-newborn-death-rate-and-stunting-of-children-age-under-five-years/
  25. Update on mitochondrial function, respiration, and associated disorders
    Writer and Curator: Larry H. Bernstein, MD, FCAP
    http://pharmaceuticalintelligence.com/2014/07/08/update-on-mitochondrial-function-respiration-and-associated-disorders/
  26. Omega-3 fatty acids, depleting the source, and protein insufficiency in renal disease
    Larry H. Bernstein, MD, FCAP, Curator
    http://pharmaceuticalintelligence.com/2014/07/06/omega-3-fatty-acids-depleting-the-source-and-protein-insufficiency-in-renal-disease/ 
  27. Late Onset of Alzheimer’s Disease and One-carbon Metabolism
    Reporter and Curator: Dr. Sudipta Saha, Ph.D.
    http://pharmaceuticalintelligence.com/2013/05/06/alzheimers-disease-and-one-carbon-metabolism/
  28. Problems of vegetarianism
    Reporter and Curator: Dr. Sudipta Saha, Ph.D.
    http://pharmaceuticalintelligence.com/2013/04/22/problems-of-vegetarianism/

 

Signaling Pathways

  1. Introduction to e-Series A: Cardiovascular Diseases, Volume Four Part 2: Regenerative Medicine
    Larry H. Bernstein, MD, FCAP, writer, and Aviva Lev- Ari, PhD, RN  http://pharmaceuticalintelligence.com/2014/04/27/larryhbernintroduction_to_cardiovascular_diseases-translational_medicine-part_2/
  2. Epilogue: Envisioning New Insights in Cancer Translational Biology
    Series C: e-Books on Cancer & Oncology
    Author & Curator: Larry H. Bernstein, MD, FCAP, Series C Content Consultant
    http://pharmaceuticalintelligence.com/2014/03/29/epilogue-envisioning-new-insights/
  3. Ca2+-Stimulated Exocytosis:  The Role of Calmodulin and Protein Kinase C in Ca2+ Regulation of Hormone and Neurotransmitter  Writer and Curator: Larry H Bernstein, MD, FCAP and Curator and Content Editor: Aviva Lev-Ari, PhD, RN
    http://pharmaceuticalintelligence.com/2013/12/23/calmodulin-and-protein-kinase-c-drive-the-ca2-regulation-of-hormone-and-neurotransmitter-release-that-triggers-ca2-stimulated-exocy
  4. Cardiac Contractility & Myocardial Performance: Therapeutic Implications of Ryanopathy (Calcium Release-related Contractile Dysfunction) and Catecholamine Responses
    Author, and Content Consultant to e-SERIES A: Cardiovascular Diseases: Justin Pearlman, MD, PhD, FACC
    Author and Curator: Larry H Bernstein, MD, FCAP and Article Curator: Aviva Lev-Ari, PhD, RN
    http://pharmaceuticalintelligence.com/2013/08/28/cardiac-contractility-myocardium-performance-ventricular-arrhythmias-and-non-ischemic-heart-failure-therapeutic-implications-for-cardiomyocyte-ryanopathy-calcium-release-related-contractile/
  5. Role of Calcium, the Actin Skeleton, and Lipid Structures in Signaling and Cell Motility
    Author and Curator: Larry H Bernstein, MD, FCAP Author: Stephen Williams, PhD, and Curator: Aviva Lev-Ari, PhD, RN
    http://pharmaceuticalintelligence.com/2013/08/26/role-of-calcium-the-actin-skeleton-and-lipid-structures-in-signaling-and-cell-motility/
  6. Identification of Biomarkers that are Related to the Actin Cytoskeleton
    Larry H Bernstein, MD, FCAP, Author and Curator
    http://pharmaceuticalintelligence.com/2012/12/10/identification-of-biomarkers-that-are-related-to-the-actin-cytoskeleton/
  7. Advanced Topics in Sepsis and the Cardiovascular System at its End Stage
    Author and Curator: Larry H Bernstein, MD, FCAP
    http://pharmaceuticalintelligence.com/2013/08/18/advanced-topics-in-Sepsis-and-the-Cardiovascular-System-at-its-End-Stage/
  8. The Delicate Connection: IDO (Indolamine 2, 3 dehydrogenase) and Cancer Immunology
    Demet Sag, PhD, Author and Curator
    http://pharmaceuticalintelligence.com/2013/08/04/the-delicate-connection-ido-indolamine-2-3-dehydrogenase-and-immunology/
  9. IDO for Commitment of a Life Time: The Origins and Mechanisms of IDO, indolamine 2, 3-dioxygenase
    Demet Sag, PhD, Author and Curator
    http://pharmaceuticalintelligence.com/2013/08/04/ido-for-commitment-of-a-life-time-the-origins-and-mechanisms-of-ido-indolamine-2-3-dioxygenase/
  10. Confined Indolamine 2, 3 dioxygenase (IDO) Controls the Homeostasis of Immune Responses for Good and Bad
    Author and Curator: Demet Sag, PhD, CRA, GCP
    http://pharmaceuticalintelligence.com/2013/07/31/confined-indolamine-2-3-dehydrogenase-controls-the-hemostasis-of-immune-responses-for-good-and-bad/
  11. Signaling Pathway that Makes Young Neurons Connect was discovered @ Scripps Research Institute
    Reporter: Aviva Lev-Ari, PhD, RN
    http://pharmaceuticalintelligence.com/2013/06/26/signaling-pathway-that-makes-young-neurons-connect-was-discovered-scripps-research-institute/
  12. Naked Mole Rats Cancer-Free
    Writer and Curator: Larry H. Bernstein, MD, FCAP
    http://pharmaceuticalintelligence.com/2013/06/20/naked-mole-rats-cancer-free/
  13. Amyloidosis with Cardiomyopathy
    Writer and Curator: Larry H. Bernstein, MD, FCAP
    http://pharmaceuticalintelligence.com/2013/03/31/amyloidosis-with-cardiomyopathy/
  14. Liver endoplasmic reticulum stress and hepatosteatosis
    Larry H Bernstein, MD, FACP
    http://pharmaceuticalintelligence.com/2013/03/10/liver-endoplasmic-reticulum-stress-and-hepatosteatosis/
  15. The Molecular Biology of Renal Disorders: Nitric Oxide – Part III
    Curator and Author: Larry H Bernstein, MD, FACP
    http://pharmaceuticalintelligence.com/2012/11/26/the-molecular-biology-of-renal-disorders/
  16. Nitric Oxide Function in Coagulation – Part II
    Curator and Author: Larry H. Bernstein, MD, FCAP
    http://pharmaceuticalintelligence.com/2012/11/26/nitric-oxide-function-in-coagulation/
  17. Nitric Oxide, Platelets, Endothelium and Hemostasis
    Curator and Author: Larry H Bernstein, MD, FACP
    http://pharmaceuticalintelligence.com/2012/11/08/nitric-oxide-platelets-endothelium-and-hemostasis/
  18. Interaction of Nitric Oxide and Prostacyclin in Vascular Endothelium
    Curator and Author: Larry H Bernstein, MD, FACP
    http://pharmaceuticalintelligence.com/2012/09/14/interaction-of-nitric-oxide-and-prostacyclin-in-vascular-endothelium/
  19. Nitric Oxide and Immune Responses: Part 1
    Curator and Author:  Aviral Vatsa PhD, MBBS
    http://pharmaceuticalintelligence.com/2012/10/18/nitric-oxide-and-immune-responses-part-1/
  20. Nitric Oxide and Immune Responses: Part 2
    Curator and Author:  Aviral Vatsa PhD, MBBS
    http://pharmaceuticalintelligence.com/2012/10/28/nitric-oxide-and-immune-responses-part-2/
  21. Nitric Oxide and iNOS have Key Roles in Kidney Diseases – Part II
    Curator and Author: Larry H Bernstein, MD, FACP
    http://pharmaceuticalintelligence.com/2012/11/26/nitric-oxide-and-inos-have-key-roles-in-kidney-diseases/
  22. New Insights on Nitric Oxide donors – Part IV
    Curator and Author: Larry H Bernstein, MD, FACP
    http://pharmaceuticalintelligence.com/2012/11/26/new-insights-on-no-donors/
  23. Crucial role of Nitric Oxide in Cancer
    Curator and Author: Ritu Saxena, Ph.D.
    http://pharmaceuticalintelligence.com/2012/10/16/crucial-role-of-nitric-oxide-in-cancer/
  24. Nitric Oxide has a ubiquitous role in the regulation of glycolysis -with a concomitant influence on mitochondrial function
    Curator and Author: Larry H Bernstein, MD, FACP
    http://pharmaceuticalintelligence.com/2012/09/16/nitric-oxide-has-a-ubiquitous-role-in-the-regulation-of-glycolysis-with-a-concomitant-influence-on-mitochondrial-function/
  25. Nitric Oxide and Immune Responses: Part 2
    Author and Curator: Aviral Vatsa, PhD, MBBS
    http://pharmaceuticalintelligence.com/2012/10/28/nitric-oxide-and-immune-responses-part-2/
  26. Mitochondrial Damage and Repair under Oxidative Stress
    Author and Curator: Larry H. Bernstein, MD, FCAP
    http://pharmaceuticalintelligence.com/2012/10/28/mitochondrial-damage-and-repair-under-oxidative-stress/
  27. Is the Warburg Effect the cause or the effect of cancer: A 21st Century View?
    Curator and Author: Larry H Bernstein, MD, FACP
    http://pharmaceuticalintelligence.com/2012/10/17/is-the-warburg-effect-the-cause-or-the-effect-of-cancer-a-21st-century-view/
  28. Targeting Mitochondrial-bound Hexokinase for Cancer Therapy
    Curator and Author: Ziv Raviv, PhD, RN 04/06/2013
    http://pharmaceuticalintelligence.com/2013/04/06/targeting-mitochondrial-bound-hexokinase-for-cancer-therapy/
  29. Ubiquinin-Proteosome pathway, autophagy, the mitochondrion, proteolysis and cell apoptosis
    Curator and Author: Larry H Bernstein, MD, FACP
    http://pharmaceuticalintelligence.com/2012/10/30/ubiquinin-proteosome-pathway-autophagy-the-mitochondrion-proteolysis-and-cell-apoptosis/
  30. Ubiquitin-Proteosome pathway, Autophagy, the Mitochondrion, Proteolysis and Cell Apoptosis: Part III
    Curator and Author: Larry H Bernstein, MD, FACP
    http://pharmaceuticalintelligence.com/2013/02/14/ubiquinin-proteosome-pathway-autophagy-the-mitochondrion-proteolysis-and-cell-apoptosis-reconsidered/
  31. Biochemistry of the Coagulation Cascade and Platelet Aggregation – Part I
    Curator and Author: Larry H Bernstein, MD, FACP
    http://pharmaceuticalintelligence.com/2012/11/26/biochemistry-of-the-coagulation-cascade-and-platelet-aggregation/

 

Genomics, Transcriptomics, and Epigenetics

  1. What is the meaning of so many RNAs?
    Writer and Curator: Larry H. Bernstein, MD, FCAP
    http://pharmaceuticalintelligence.com/2014/08/06/what-is-the-meaning-of-so-many-rnas/
  2. RNA and the transcription the genetic code
    Larry H. Bernstein, MD, FCAP, Writer and Curator
    http://pharmaceuticalintelligence.com/2014/08/02/rna-and-the-transcription-of-the-genetic-code/
  3. A Primer on DNA and DNA Replication
    Writer and Curator: Larry H. Bernstein, MD, FCAP
    http://pharmaceuticalintelligence.com/2014/07/29/a_primer_on_dna_and_dna_replication/
  4. Pathology Emergence in the 21st Century
    Author and Curator: Larry Bernstein, MD, FCAP
    http://pharmaceuticalintelligence.com/2014/08/03/pathology-emergence-in-the-21st-century/
  5. RNA and the transcription the genetic code
    Writer and Curator, Larry H. Bernstein, MD, FCAP
    http://pharmaceuticalintelligence.com/2014/08/02/rna-and-the-transcription-of-the-genetic-code/
  6. Commentary on Biomarkers for Genetics and Genomics of Cardiovascular Disease: Views by Larry H Bernstein, MD, FCAP
    Author: Larry H Bernstein, MD, FCAP
    http://pharmaceuticalintelligence.com/2014/07/16/commentary-on-biomarkers-for-genetics-and-genomics-of-cardiovascular-disease-views-by-larry-h-bernstein-md-fcap/
  7. Observations on Finding the Genetic Links in Common Disease: Whole Genomic Sequencing Studies
    Author an Curator: Larry H Bernstein, MD, FCAP
    http://pharmaceuticalintelligence.com/2013/05/18/observations-on-finding-the-genetic-links/
  8. Silencing Cancers with Synthetic siRNAs
    Larry H. Bernstein, MD, FCAP, Reviewer and Curator
    http://pharmaceuticalintelligence.com/2013/12/09/silencing-cancers-with-synthetic-sirnas/
  9. Cardiometabolic Syndrome and the Genetics of Hypertension: The Neuroendocrine Transcriptome Control Points
    Reporter: Aviva Lev-Ari, PhD, RN
    http://pharmaceuticalintelligence.com/2013/12/12/cardiometabolic-syndrome-and-the-genetics-of-hypertension-the-neuroendocrine-transcriptome-control-points/
  10. Developments in the Genomics and Proteomics of Type 2 Diabetes Mellitus and Treatment Targets
    Larry H. Bernstein, MD, FCAP, Reviewer and Curator
    http://pharmaceuticalintelligence.com/2013/12/08/developments-in-the-genomics-and-proteomics-of-type-2-diabetes-mellitus-and-treatment-targets/
  11. CT Angiography & TrueVision™ Metabolomics (Genomic Phenotyping) for new Therapeutic Targets to Atherosclerosis
    Reporter: Aviva Lev-Ari, PhD, RN
    http://pharmaceuticalintelligence.com/2013/11/15/ct-angiography-truevision-metabolomics-genomic-phenotyping-for-new-therapeutic-targets-to-atherosclerosis/
  12. CRACKING THE CODE OF HUMAN LIFE: The Birth of BioInformatics & Computational Genomics
    Genomics Curator, Larry H Bernstein, MD, FCAP
    http://pharmaceuticalintelligence.com/2014/08/30/cracking-the-code-of-human-life-the-birth-of-bioinformatics-computational-genomics/
  13. Big Data in Genomic Medicine
    Author and Curator, Larry H Bernstein, MD, FCAP
    http://pharmaceuticalintelligence.com/2012/12/17/big-data-in-genomic-medicine/
  14.  From Genomics of Microorganisms to Translational Medicine
    Author and Curator: Demet Sag, PhD
    http://pharmaceuticalintelligence.com/2014/03/20/without-the-past-no-future-but-learn-and-move-genomics-of-microorganisms-to-translational-medicine/
  15.  Summary of Genomics and Medicine: Role in Cardiovascular Diseases
    Author and Curator, Larry H Bernstein, MD, FCAP
    http://pharmaceuticalintelligence.com/2014/01/06/summary-of-genomics-and-medicine-role-in-cardiovascular-diseases/

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Extracellular evaluation of intracellular flux in yeast cells

Larry H. Bernstein, MD, FCAP, Reviewer and Curator

Leaders in Pharmaceutical Intelligence

This is the fourth article in a series on metabolomics, which is a major development in -omics, integrating transcriptomics, proteomics,  genomics, metabolic pathways analysis, metabolic and genomic regulatory control using computational mapping.  In the previous two part presentation, flux analysis was not a topic for evaluation, but here it is the major focus.  It is a study of yeast cells, and bears some relationship to the comparison of glycemia, oxidative phosphorylation, TCA cycle, and ETC in leukemia cell lines.  In the previous study – system flux was beyond the scope of analysis, and explicitly stated.  The inferences made in comparing the two lymphocytic leukemia cells was of intracellular metabolism from extracellular measurements.  The study of yeast cells is aimed at looking at cellular effluxes, which is also an important method for studying pharmacological effects and drug resistance.

Metabolomic series

1.  Metabolomics, Metabonomics and Functional Nutrition: the next step in nutritional metabolism and biotherapeutics

http://pharmaceuticalintelligence.com/2014/08/22/metabolomics-metabonomics-and-functional-nutrition-the-next-step-in-nutritional-metabolism-and-biotherapeutics/

2.  Metabolomic analysis of two leukemia cell lines. I

http://pharmaceuticalintelligence.com/2014/08/23/metabolomic-analysis-of-two-leukemia-cell-lines-_i/

3.  Metabolomic analysis of two leukemia cell lines. II.

 http://pharmaceuticalintelligence.com/2014/08/24/metabolomic-analysis-of-two-leukemia-cell-lines-ii/

4.  Extracellular evaluation of intracellular flux in yeast cells

Q1. What is efflux?

Q2. What measurements were excluded from the previous study that would not allow inference about fluxes?

Q3. Would this study bear any relationship to the Pasteur effect?

Q4 What is a genome scale network reconstruction?

Q5 What type of information is required for a network prediction model?

Q6. Is there a difference between the metabolites profiles for yeast grown under aerobic and anaerobuc conditions – under the constrainsts?

Q7.  If there is a difference in the S metabolism, would there be an effect on ATP production?

 

 

Connecting extracellular metabolomic measurements to intracellular flux
states in yeast

Monica L Mo1Bernhard Ø Palsson1 and Markus J Herrgård12*

Author Affiliations

1 Department of Bioengineering, University of California, San Diego, La Jolla, CA 92093, USA

2 Current address: Synthetic Genomics, Inc, 11149 N Torrey Pines Rd, La Jolla, CA 92037, USA

For all author emails, please log on.

BMC Systems Biology 2009, 3:37  doi:10.1186/1752-0509-3-37

 

The electronic version of this article is the complete one and can be found online at: http://www.biomedcentral.com/1752-0509/3/37

 

Received: 15 December 2008
Accepted: 25 March 2009
Published: 25 March 2009

© 2009 Mo et al; licensee BioMed Central Ltd.

This is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution License (http://creativecommons.org/licenses/by/2.0), which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.

Abstract

Background

Metabolomics has emerged as a powerful tool in the

  • quantitative identification of physiological and disease-induced biological states.

Extracellular metabolome or metabolic profiling data, in particular,

  • can provide an insightful view of intracellular physiological states in a noninvasive manner.

Results

We used an updated genome-scale

  • metabolic network model of Saccharomyces cerevisiae, iMM904, to investigate
  1. how changes in the extracellular metabolome can be used
  2. to study systemic changes in intracellular metabolic states.

The iMM904 metabolic network was reconstructed based on

  • an existing genome-scale network, iND750,
  • and includes 904 genes and 1,412 reactions.

The network model was first validated by

  • comparing 2,888 in silico single-gene deletion strain growth phenotype predictions
  • to published experimental data.

Extracellular metabolome data measured

  • of ammonium assimilation pathways 
  • in response to environmental and genetic perturbations

was then integrated with the iMM904 network

  • in the form of relative overflow secretion constraints and
  • a flux sampling approach was used to characterize candidate flux distributions allowed by these constraints.

Predicted intracellular flux changes were

  • consistent with published measurements
  • on intracellular metabolite levels and fluxes.

Patterns of predicted intracellular flux changes

  • could also be used to correctly identify the regions of
  • the metabolic network that were perturbed.

Conclusion

Our results indicate that

  • integrating quantitative extracellular metabolomic profiles
  • in a constraint-based framework
  • enables inferring changes in intracellular metabolic flux states.

Similar methods could potentially be applied

  • towards analyzing biofluid metabolome variations
  • related to human physiological and disease states.

Background

“Omics” technologies are rapidly generating high amounts of data

  • at varying levels of biological detail.

In addition, there is a rapidly growing literature and

  • accompanying databases that compile this information.

This has provided the basis for the assembly of

  • genome-scale metabolic networks for various microbial and eukaryotic organisms [111].

These network reconstructions serve

  • as manually curated knowledge bases of
  • biological information as well as
  • mathematical representations of biochemical components and
  • interactions specific to each organism.

genome-scale network reconstruction is

  • structured collection of genes, proteins, biochemical reactions, and metabolites
  • determined to exist and operate within a particular organism.

This network can be converted into a predictive model

  • that enables in silico simulations of allowable network states based on
  • governing physico-chemical and genetic constraints [12,13].

A wide range of constraint-based methods have been developed and applied

  • to analyze network metabolic capabilities under
  • different environmental and genetic conditions [13].

These methods have been extensively used to

  • study genome-scale metabolic networks and have successfully predicted, for example,
  1. optimal metabolic states,
  2. gene deletion lethality, and
  3. adaptive evolutionary endpoints [1416].

Most of these applications utilize

  • optimization-based methods such as flux balance analysis (FBA)
  • to explore the metabolic flux space.

However, the behavior of genome-scale metabolic networks can also be studied

  • using unbiased approaches such as
  • uniform random sampling of steady-state flux distributions [17].

Instead of identifying a single optimal flux distribution based on

  • a given optimization criterion (e.g. biomass production),

these methods allow statistical analysis of

  • a large range of possible alternative flux solutions determined by
  • constraints imposed on the network.

Sampling methods have been previously used to study

  1. global organization of E. coli metabolism [18] as well as
  2. to identify candidate disease states in the cardiomyocyte mitochondria [19].

Network reconstructions provide a structured framework

  • to systematically integrate and analyze disparate datasets
  • including transcriptomic, proteomic, metabolomic, and fluxomic data.

Metabolomic data is one of the more relevant data types for this type of analysis as

  1. network reconstructions define the biochemical links between metabolites, and
  2. recent advancements in analytical technologies have allowed increasingly comprehensive
  • intracellular and extracellular metabolite level measurements [20,21].

The metabolome is

  1. the set of metabolites present under a given physiological condition
  2. at a particular time and is the culminating phenotype resulting from
  • various “upstream” control mechanisms of metabolic processes.

Of particular interest to this present study are

  • the quantitative profiles of metabolites that are secreted into the extracellular environment
  • by cells under different conditions.

Recent advances in profiling the extracellular metabolome (EM) have allowed

  • obtaining insightful biological information on cellular metabolism
  • without disrupting the cell itself.

This information can be obtained through various

  • analytical detection,
  • identification, and
  • quantization techniques

for a variety of systems ranging from

  • unicellular model organisms to human biofluids [2023].

Metabolite secretion by a cell reflects its internal metabolic state, and

  • its composition varies in response to
  • genetic or experimental perturbations
  • due to changes in intracellular pathway activities
  • involved in the production and utilization of extracellular metabolites [21].

Variations in metabolic fluxes can be reflected in EM changes which can

  • provide insight into the intracellular pathway activities related to metabolite secretion.

The extracellular metabolomic approach has already shown promise

  • in a variety of applications, including
  1. capturing detailed metabolite biomarker variations related to disease and
  2. drug-induced states and
  3. characterizing gene functions in yeast [2427].

However, interpreting changes in the extracellular metabolome can be challenging

  • due to the indirect relationship between the proximal cause of the change
    (e.g. a mutation)
  • and metabolite secretion.

Since metabolic networks describe

  • mechanistic,
  • biochemical links between metabolites,

integrating such data can allow a systematic approach

  • to identifying altered pathways linked to
  • quantitative changes in secretion profiles.

Measured secretion rates of major byproduct metabolites

  • can be applied as additional exchange flux constraints
  • that define observed metabolic behavior.

For example, a recent study integrating small-scale EM data

  • with a genome-scale yeast model
  • correctly predicted oxygen consumption and ethanol production capacities
  • in mutant strains with respiratory deficiencies [28].

The respiratory deficient mutant study

  • used high accuracy measurements for a small number of
  • major byproduct secretion rates
  • together with an optimization-based method well suited for such data.

Here, we expand the application range of the model-based method used in [28]

  • to extracellular metabolome profiles,
  • which represent a temporal snapshot of the relative abundance
  • for a larger number of secreted metabolites.

Our approach is complementary to

  • statistical (i.e. “top-down”) approaches to metabolome analysis [29]
  • and can potentially be used in applications such as biofluid-based diagnostics or
  • large-scale characterization of mutants strains using metabolite profiles.

This study implements a constraint-based sampling approach on

  • an updated genome-scale network of yeast metabolism
  • to systematically determine how EM level variations

are linked to global changes in intracellular metabolic flux states.

By using a sampling-based network approach and statistical methods (Figure 1),

  • EM changes were linked to systemic intracellular flux perturbations
    in an unbiased manner
  • without relying on defining single optimal flux distributions
  • used in the previously mentioned study [28].

The inferred perturbations in intracellular reaction fluxes were further analyzed

  • using reporter metabolite and subsystem (i.e., metabolic pathway) approaches [30]
  • in order to identify dominant metabolic features that are collectively perturbed (Figure 2).

The sampling-based approach also has the additional benefit of

  • being less sensitive to inaccuracies in metabolite secretion profiles than
  • optimization-based methods and can effectively be used – in biofluid metabolome analysis.
integration of exometabolomic (EM) data

integration of exometabolomic (EM) data

Figure 1. Schematic illustrating the integration of exometabolomic (EM) data with the constraint-based framework.

(A) Cells are subjected to genetic and/or environmental perturbations to secrete metabolite patterns unique to that condition.
(B) EM is detected, identified, and quantified.
(C) EM data is integrated as required secretion flux constraints to define allowable solution space.
(D) Random sampling of solution space yields the range of feasible flux distributions for intracellular reactions.
(E) Sampled fluxes were compared to sampled fluxes of another condition to determine

  • which metabolic regions were altered between the two conditions (see Figure 2).

(F) Significantly altered metabolic regions were identified.

http://www.biomedcentral.com/content/figures/1752-0509-3-37-1.jpg

 

sampling and scoring analysis to determine intracellular flux changes

sampling and scoring analysis to determine intracellular flux changes

Figure 2. Schematic of sampling and scoring analysis to determine intracellular flux changes.

(A) Reaction fluxes are sampled for two conditions.
(B & C) Sample of flux differences is calculated by selecting random flux values from each condition

  • to obtain a distribution of flux differences for each reaction.

(D) Standardized reaction Z-scores are determined, which represent

  • how far the sampled flux differences deviates from a zero flux change.

Reaction scores can be used in

  1. visualizing perturbation subnetworks and
  2. analyzing reporter metabolites and subsystems.

http://www.biomedcentral.com/content/figures/1752-0509-3-37-2.jpg

This study was divided into two parts and describes:

(i) the reconstruction and validation of an expanded S. cerevisiae metabolic network, iMM904; and
(ii) the systematic inference of intracellular metabolic states from

  • two yeast EM data sets using a constraint-based sampling approach.

The first EM data set compares wild type yeast to the gdh1/GDH2 (glutamate dehydrogenase) strain [31],

  • which indicated good agreement between predicted metabolic changes
  • of intracellular metabolite levels and fluxes [31,32].

The second EM data set focused on secreted amino acid measurements

  • from a separate study of yeast cultured in different
    ammonium and potassium concentrations [33].

We analyzed the EM data to gain further insight into

  • perturbed ammonium assimilation processes as well as
  1. metabolic states relating potassium limitation and
  2. ammonium excess conditions to one another.

The model-based analysis of both

  • separately published extracellular metabolome datasets
  • suggests a relationship between
  1. glutamate,
  2. threonine and
  3. folate metabolism,
  • which are collectively perturbed when
    ammonium assimilation processes are broadly disrupted
  1. either by environmental (excess ammonia) or
  2. genetic (gene deletion/overexpression) perturbations.

The methods herein present an approach to

  • interpreting extracellular metabolome data and
  • associating these measured secreted metabolite variations
  • to changes in intracellular metabolic network states.

Additional file 1. iMM904 network content.

The data provided represent the content description of the iMM904 metabolic network and
detailed information on the expanded content.

Format: XLS Size: 2.7MB Download file

This file can be viewed with: Microsoft Excel Viewer

Additional file 2. iMM904 model files.

The data provided are the model text files of the iMM904 metabolic network
that is compatible with the available COBRA Toolbox [13]. The model structure
can be loaded into Matlab using the ‘SimPhenyPlus’ format with GPR and compound information.

Format: ZIP Size: 163KB Download file

Conversion of the network to a predictive model

The network reconstruction was converted to a constraint-based model using established procedures [13].

Network reactions and metabolites were assembled into a stoichiometric matrix 

  • containing the stoichiometric coefficients of the reactions in the network.

The steady-state solution space containing possible flux distributions

  • is determined by calculating the null space of S= 0,

where is the reaction flux vector.

Minimal media conditions were set through constraints on exchange fluxes

  • corresponding to the experimental measured substrate uptake rates.

All the model-based calculations were done using the Matlab COBRA Toolbox [13]

  • utilizing the glpk or Tomlab/CPLEX (Tomopt, Inc.) optimization solvers.

Chemostat growth simulations

The iMM904 model was initially validated by

  1. simulating wild type yeast growth in aerobic and anaerobic
    carbon-limited chemostat conditions
  2. and comparing the simulation results to published experimental data

on substrate uptake and byproduct secretion in these conditions [34].

The study was performed following the approach taken to validate the iFF708 model in a previous study [35].

The predicted glucose uptake rates were determined

  1. by setting the in silico growth rate to the measured dilution rate,
    – equivalent under continuous culture growth,
  2. and minimizing the glucose uptake rate.

The accuracy of in silico predictions of

  • substrate uptake and byproduct secretion by the iMM904 model
  • was similar to the accuracy obtained using the iFF708 model
  • and results are shown in Figure S1 [see Additional file 3].

Additional file 3. Supplemental figures. 

The file provides the supplemental figures and descriptions of S1, S2, S3, and S4.

Format: PDF Size: 513KB Download file

This file can be viewed with: Adobe Acrobat Reader

Genome-scale gene deletion phenotype predictions

The iMM904 network was further validated by

  • performing genome-scale gene lethality computations
  • following established procedures to determine growth phenotypes
  1. under minimal medium conditions and
  2. compared to published data.

A modified version of the biomass function used in previous iND750 studies

  1. was set as the objective to be maximized and
  2. gene deletions were simulated by

setting the flux through the corresponding reaction(s) to zero.

The biomass function was based on the experimentally measured

  1. composition of major cellular constituents
  2. during exponential growth of yeast cells and
  3. was reformulated to include trace amounts of
  4. additional cofactors and metabolites
  5. with the assumed fractional contribution of 10-.

These additional biomass compounds were included

according to the biomass formulation used in the iLL672 study

  • to improve lethality predictions through
  • the inclusion of additional essential biomass components [3].

The model was constrained by limiting

  1. the carbon source uptake to 10 mmol/h/gDW
  2. and oxygen uptake to 2 mmol/h/gDW.

Ammonia, phosphate, and sulfate were assumed to be non-limiting.

The experimental phenotyping data was obtained

  • using strains that were auxotrophic for
  1. methionine,
  2. leucine,
  3. histidine, and
  4. uracil.

These auxotrophies were simulated

  1. by deleting the appropriate genes from the model and
  2. supplementing the in silico strain with the appropriate supplements
  3. at non-limiting, but low levels.

Furthermore, trace amounts of essential nutrients that are present

  • in the experimental minimal media formulation
  1. 4-aminobenzoate,
  2. biotin,
  3. inositol,
  4. nicotinate,
  5. panthothenate,
  6. thiamin)
  • were supplied in the simulations [3].

Three distinct methods to simulate the outcome of gene deletions were utilized:

  1. Flux-balance analysis (FBA) [36-38],
  2. Minimization of Metabolic Adjustment (MoMA) [39], and
  3. a linear version of MoMA (linearMoMA).

In the linearMoMA method, minimization of the quadratic objective function
of the original MoMA algorithm

  • was replaced by minimization of the corresponding 1-norm objective function
    (i.e. sum of the absolute values of the differences of wild type FBA solution
    and the knockout strain flux solution).

The computed results were then compared to growth phenotype data
(viable/lethal) from a previously published experimental gene deletion study [3].

The comparison between experimental and in silico deletion phenotypes involved

  • choosing a threshold for the predicted relative growth rate of
  • a deletion strain that is considered to be viable.

We used standard ROC curve analysis

  • to assess the accuracy of different prediction methods and models
  • across the full range of the viability threshold parameter,
    results shown in Figure S2 [see Additional file 3].

The ROC curve plots the true viable rate against the false viable rate

  • allowing comparison of different models and methods
  • without requiring arbitrarily choosing this parameter a priori [40].

The optimal prediction performance corresponds to

  • the point closest to the top left corner of the ROC plot
    (i.e. 100% true viable rate, 0% false viable rate).

Table 1

Table 1 Comparison of iMM904 and iLL672 gene deletion predictions and experimental data under minimal media conditions
Media Model Method True viable False viable False lethal True lethal True viable % False viable % MCC
Glucose iMM904 full FBA 647 10 32 33 95.29 23.26 0.6
iMM904 full linMOMA 644 10 35 33 94.85 23.26 0.58
iMM904 full MOMA 644 10 35 33 94.85 23.26 0.58
iMM904 red FBA 440 9 28 33 94.02 21.43 0.61
iMM904 red linMOMA 437 9 31 33 93.38 21.43 0.6
iMM904 red MOMA 437 9 31 33 93.38 21.43 0.6
iLL672 full MOMA 433 9 35 33 92.52 21.43 0.57
Galactose iMM904 full FBA 595 32 36 59 94.29 35.16 0.58
iMM904 full linMOMA 595 32 36 59 94.29 35.16 0.58
iMM904 full MOMA 595 32 36 59 94.29 35.16 0.58
iMM904 red FBA 409 12 33 56 92.53 17.65 0.67
iMM904 red linMOMA 409 12 33 56 92.53 17.65 0.67
iMM904 red MOMA 409 12 33 56 92.53 17.65 0.67
iLL672 full MOMA 411 19 31 49 92.99 27.94 0.61
Glycerol iMM904 full FBA 596 43 36 47 94.3 47.78 0.48
iMM904 full linMOMA 595 44 37 46 94.15 48.89 0.47
iMM904 full MOMA 598 44 34 46 94.62 48.89 0.48
iMM904 red FBA 410 20 34 46 92.34 30.3 0.57
iMM904 red linMOMA 409 21 35 45 92.12 31.82 0.56
iMM904 red MOMA 412 21 32 45 92.79 31.82 0.57
iLL672 full MOMA 406 20 38 46 91.44 30.3 0.55
Ethanol iMM904 full FBA 593 45 29 55 95.34 45 0.54
iMM904 full linMOMA 592 45 30 55 95.18 45 0.54
iMM904 full MOMA 592 44 30 56 95.18 44 0.55
iMM904 red FBA 408 21 27 54 93.79 28 0.64
iMM904 red linMOMA 407 21 28 54 93.56 28 0.63
iMM904 red MOMA 407 20 28 55 93.56 26.67 0.64
iLL672 full MOMA 401 13 34 62 92.18 17.33 0.68
MCC, Matthews correlation coefficient (see Methods). Note that the iLL672 predictions were obtained directly from [3] and thus the viability threshold was not optimized using the maximum MCC approach.
Mo et al. BMC Systems Biology 2009 3:37  http://dx.doi.org:/10.1186/1752-0509-3-37

 

The values reported in Table 1 correspond to selecting

  • the optimal viability threshold based on this criterion.

We summarized the overall prediction accuracy of a model and method

  • using the Matthews Correlation Coefficient (MCC) [40].

The MCC ranges from -1 (all predictions incorrect) to +1 (all predictions correct) and

  • is suitable for summarizing overall prediction performance

in our case where there are substantially more viable than lethal gene deletions.

ROC plots were produced in Matlab (Mathworks, Inc.).

 

Table 1. Comparison of iMM904 and iLL672

  • gene deletion predictions and
  • experimental data

Inferring perturbed metabolic regions based on EM profiles

The method implemented in this study is shown schematically in Figures 1 and 2

Constraining the iMM904 network 

Relative levels of quantitative EM data were incorporated into the constraint-based framework

  • as overflow secretion exchange fluxes to simulate the required low-level production of
  • experimentally observed excreted metabolites.

The primary objective of this study is to associate

  • relative metabolite levels that are generally measured for metabonomic or biofluid analyses
  • to the quantitative ranges of intracellular reaction fluxes required to produce them.

However, without detailed kinetic information or dynamic metabolite measurements available,

  • we approximated EM datasets of relative quantitative metabolite levels
  • to be proportional to the rate in which they are secreted and detected
  • (at a steady state) – into the extracellular media.

This approach is analogous to approximating uptake rates based

  • on metabolite concentrations from a previous study performing sampling analysis
  • on a cardiomyocyte mitochondrial network
  • to identify differential flux distribution ranges

for various environmental (i.e. substrate uptake) conditions [19].

The raw data was normalized by the raw maximum value of the dataset
(thus the maximum secretion flux was 1 mmol/hr/gDW) with

  • an assumed error of 10%
  • to set the lower and upper bounds and thus
  • inherently accounting for sampling calculation sensitivity.

The gdh1/GDH2 strains were flask cultured under minimal glucose media conditions; thus,

  • glucose and oxygen uptake rates were set at 15 and 2 mmol/hr/gDW, respectively,
  • for the gdh1/GDH2 strain study.

In the anaerobic case the oxygen uptake rate was set to zero, and

  • sterols and fatty acids were provided as in silico supplements as described in [35].

For the potassium limitation/ammonium toxicity study

  • the growth rate was set at 0.17 1/h, and
  • the glucose uptake rate was minimized
  • to mimic experimental chemostat cultivation conditions.

These input constraints were constant for each perturbation and comparative wild-type condition

  • such that the calculated solution spaces between the conditions
  • differed based only on variations in the output secretion constraints.

FBA optimization of EM-constrained networks

A modified FBA method with minimization of the 1-norm objective function

  • between two optimal flux distributions was used
  • to determine optimal intracellular fluxes
  • based on the EM-constrained metabolic models.

This method determines two optimal flux distributions simultaneously

  • for two differently constrained models (e.g. wild type vs. mutant) –
  • these flux distributions maximize biomass production in each case and
  • the 1-norm distance between the distributions is as small as possible
  • given the two sets of constraints.

This approach avoids problems with

  • alternative optimal solutions when comparing two FBA-computed flux distributions
  • by assuming minimal rerouting of flux distibution between a perturbed network and its reference network.

Reaction flux changes from the FBA optimization results were determined

  • by computing the relative percentage fold change for each reaction
  • between the mutant and wild-type flux distributions.

Random sampling of the steady-state solution space

We utilized artificial centering hit-and-run (ACHR) Monte Carlo sampling [19,41]

  • to uniformly sample the metabolic flux solution space
  • defined by the constraints described above.

Reactions, and their participating metabolites, found to participate in intracellular loops [42]

  • were discarded from further analysis as these reactions can have arbitrary flux values.

The following sections describe the approaches used for the analysis of the different datasets.

Sampling approach used in the gdh1/GDH2 study

Due to the overall shape of the metabolic flux solution space,

  • most of the sampled flux distributions resided close to the minimally allowed growth rate
    (i.e. biomass production) and
  • corresponded to various futile cycles that utilized substrates but
  • did not produce significant biomass.

In order to study more physiologically relevant portions of the flux space

  • we restricted the sampling to the part of the solution space
  • where the growth rate was at least 50% of the maximum growth rate
  • for the condition as determined by FBA.

This assumes that cellular growth remains an important overall objective by the yeast cells

  • even in batch cultivation conditions, but
  • that the intracellular flux distributions
  • may not correspond to maximum biomass production [43].

To test the sensitivity of the results to the minimum growth rate threshold,

  • separate Monte Carlo samples were created for each minimum threshold
  • ranging from 50% to 100% at 5% increments.

We also tested the sensitivity of the results

  • to the relative magnitude of the extracellular metabolite secretion rates
  • by performing the sampling at three different relative levels

(0 corresponding to no extracellular metabolite secretion, maximum rate of 0.5 mmol/hr/gDW,
and maximum rate of 1.0 mmol/hr/gDW).

For each minimum growth rate threshold and extracellular metabolite secretion rate,

  • the ACHR sampler was run for 5 million steps and
  • a flux distribution was stored every 5000 steps.

The sensitivity analysis results are presented in Figures S3 and S4 [see Additional File 3], and

  • the results indicate that the reaction Z-scores (see below) are not significantly affected by
  1. either the portion of the solution space sampled or
  2. the exact scaling of secretion rates.

The final overall sample used was created by combining the samples for all minimum growth rate thresholds

  • for the highest extracellular metabolite secretion rate (maximum 1 mmol/hr/gDW).

This approach allowed biasing the sampling towards

  • physiologically relevant parts of the solution space
  • without imposing the requirement of strictly maximizing a predetermined objective function.

The samples obtained with no EM data were used as control samples

  • to filter reporter metabolites/subsystems whose scores were significantly high
  • due to only random differences between sampling runs.

Sampling approach used in the potassium limitation/ammonium toxicity study

Since the experimental data used in this study was generated in chemostat conditions, and

  • previous studies have indicated that chemostat flux patterns predicted by FBA are
  • close to the experimentally measured ones [43],
  • we assumed that sampling of the optimal solution space was appropriate for this study.

In order to sample a physiologically reasonable range of flux distributions,

  • samples for four different oxygen uptake rates
    (1, 2, 3, and 4 mmol/hr/gDW with 5 million steps each)
  • were combined in the final analysis.

Standardized scoring of flux differences between perturbation and control conditions

Z-score based approach was implemented to quantify differences in flux samples between two conditions (Figure 2).
First, two flux vectors were chosen randomly,

  • one from each of the two samples to be compared and
  • the difference between the flux vectors was computed.

This approach was repeated to create a sample of 10,000 (n) flux difference vectors

  • for each pair of conditions considered (e.g. mutant or perturbed environment vs. wild type).

Based on this flux difference sample, the sample mean (μdiff,i) and standard deviation (σdiff,i)

  • between the two conditions was calculated for each reaction i. The reaction Z-score was calculated as:

 

reaction Z-score

reaction Z-score

which describes the sampled mean difference deviation

  • from a population mean change of zero (i.e. no flux difference
    between perturbation and wild type).

Note that this approach allows accounting for uncertainty in the

  • flux distributions inferred based on the extracellular metabolite secretion constraints.

This is in contrast to approaches such as FBA or MoMA that would predict

  • a single flux distribution for each condition and thus potentially
  • overestimate differences between conditions.

The reaction Z-scores can then be further used in analysis

  • to identify significantly perturbed regions of the metabolic network
  • based on reporter metabolite [44] or subsystem [30] Z-scores.

These reporter regions indicate, or “report”, dominant perturbation features

  • at the metabolite and pathway levels for a particular condition.

The reporter metabolite Z-score for any metabolite can be derived from the reaction Z-scores

  • of the reactions consuming or producing j (set of reactions denoted as Rj) as:

 

reporter z-score for any metabolite j

reporter z-score for any metabolite j

where Nis the number of reactions in Rand mmet,is calculated as

 

distributional correction for m_met,j SQRT

distributional correction for m_met,j SQRT

To account and correct for background distribution, the metabolite Z-score was normalized

  • by computing μmet,Nj and σmet,,Nj corresponding to the mean mmet and
  • its standard deviation for 1,000 randomly generated reaction sets of size Nj.

Z-scores for subsystems were calculated similarly by considering the set of reactions R

  • that belongs to each subsystem k.

Hence, positive metabolite and subsystem scores indicate a significantly perturbed metabolic region

  • relative to other regions, whereas
  • a negative score indicate regions that are not perturbed
  • more significantly than what is expected by random chance.

Perturbation subnetworks of reactions and connecting metabolites were visualized using Cytoscape [45].

Results and discussion

  1. Reconstruction and validation of iMM904 network iMM904 network content 

A previously reconstructed S. cerevisiae network, iND750,

  • was used as the basis for the construction of the expanded iMM904 network.
  • Prior to its presentation here, the
    iMM904 network content was the basis for a consensus jamboree network that was recently published
  • but has not yet been adapted for FBA calculations [46].

The majority of iND750 content was carried over and

  • further expanded on to construct iMM904, which accounts for
  1. 904 genes,
  2. 1,228 individual metabolites, and
  3. 1,412 reactions of which
  •                       395 are transport reactions.

Both the number of gene-associated reactions and the number of metabolites

  • increased in iMM904 compared with the iND750 network.

Additional genes and reactions included in the network primarily expanded the

  • lipid,
  • transport, and
  • carbohydrate subsystems.

The lipid subsystem includes

  • new genes and
  • reactions involving the degradation of sphingolipids and glycerolipids.

Sterol metabolism was also expanded to include

  • the formation and degradation of steryl esters, the
  •                      storage form of sterols.

The majority of the new transport reactions were added

  • to connect network gaps between intracellular compartments
  • to enable the completion of known physiological functions.

We also added a number of new secretion pathways

  • based on experimentally observed secreted metabolites [31].

A number of gene-protein-reaction (GPR) relationships were modified

  • to include additional gene products that are required to catalyze a reaction.

For example, the protein compounds

  • thioredoxin and
  • ferricytochrome C

were explicitly represented as compounds in iND750 reactions, but

  • the genes encoding these proteins were not associated with their corresponding GPRs.

Other examples include glycogenin and NADPH cytochrome p450 reductases (CPRs),

  1. which are required in the assembly of glycogen and
  2. to sustain catalytic activity in cytochromes p450, respectively.

These additional proteins were included in iMM904 as

  • part of protein complexes to provide a more complete
  • representation of the genes and
  • their corresponding products necessary for a catalytic activity to occur.

Major modifications to existing reactions were in cofactor biosynthesis, namely in

  • quinone,
  • beta-alanine, and
  • riboflavin biosynthetic pathways.

Reactions from previous S. cerevisiae networks associated with

  • quinone,
  • beta-alanine, and
  • riboflavin biosynthetic pathways

were essentially inferred from known reaction mechanisms based on

  • reactions in previous network reconstructions of E. coli [2,47].

These pathways were manually reviewed

  • based on current literature and subsequently replaced by
  • reactions and metabolites specific to yeast.

Additional changes in other subsystems were also made, such as

  1. changes to the compartmental location of a gene and
  2. its corresponding reaction(s),
  3. changes in reaction reversibility and cofactor specificity, and
  4. the elucidation of particular transport mechanisms.

A comprehensive listing of iMM904 network contents as well as

  • a detailed list of changes between iND750 and iMM904 is included
    [see Additional file 1].

Predicting deletion growth phenotypes

The updated genome-scale iMM904 metabolic network was validated

  • by comparing in silico single-gene deletion predictions to
  • in vivo results from a previous study used
  • to analyze another S. cerevisiae metabolic model, iLL672 [3].

This network was constructed based on the iFF708 network [22],

  • which was also the starting point for
  • reconstructing the iND750 network [2].

The experimental data used to validate the iLL672 model consisted of

3,360 single-gene knockout strain phenotypes evaluated

  • under minimal media growth conditions with
  1. glucose,
  2. galactose,
  3. glycerol, and
  4. ethanol

as sole carbon sources. Growth phenotypes for the iMM904 network were predictedusing

  1. FBA [3234],
  2. MoMA [35], and
  3. linear MoMA methods

as described in Methods and subsequently compared to the experimental data (Table 1).

Each deleted gene growth prediction comparison was classified as

  1. true lethal,
  2. true viable,
  3. false lethal, or
  4. false viable.

The growth rate threshold for considering a prediction viable was chosen

  • for each condition and method separately
  • to optimize the tradeoff between true viable and false viable predictions
    (maximum Matthews correlation coefficient, see Methods).

Since iMM904 has 212 more genes than iLL672 with experimental data, we also present results

  • for the subset of iMM904 predictions with genes included in iLL672 (reduced iMM904 set).

When the same gene sets are compared, iMM904 improves gene lethality predictions under

  • glucose,
  • galactose, and
  • glycerol conditions

over iLL672 somewhat, but is less accurate

  • at predicting growth phenotypes under the ethanol condition.

It should be noted that the iLL672 predictions were obtained directly from [3]

  • thus the growth rate threshold was not optimized similarly to iMM904 predictions.

Overall, when viability cutoff is chosen

  • as indicated above for each method separately,
  • the three prediction methods perform similarly
  1. FBA,
  2. MOMA, and
  3. linear MOMA) .

While the full gene complement in iMM904 greatly increased

  • the number of true viable predictions,
  • the full model also made significantly more false viable predictions
  • compared with reduced iMM904 and iLL672 predictions.

However, it is important to note that 143 reactions involved in dead-end biosynthetic pathways were actually

  • removed from iFF708 to build the iLL672 reconstruction [3].

These dead-ends are considered “knowledge gaps” in pathways

  • that have not been fully characterized and, as a result,
  • lead to false viable predictions when determining gene essentiality
  • if the pathway is in fact required for growth under a certain condition [2,26].

As more of these pathways are elucidated and

  • included in the model to
  • fill in existing network gaps,
  • we can expect false viable prediction rates to consequently decrease.

Thus, while a larger network has a temporarily reduced capacity to accurately predict gene deletion phenotypes,

  • it captures a more complete picture of currently known metabolic functions and
  • provides a framework for network expansion as new pathways are elucidated [48].

 

Inferring intracellular perturbation states from metabolic profiles – Aerobic and anaerobic gdh1/GDH2 mutant behavior

The gdh1/GDH2 mutant strain was previously developed [49,50]

  • to lower NADPH consumption in ammonia assimilation, which would
  • favor the NADPH-dependent fermentation of xylose.

In this strain, the NADPH-dependent glutamate dehydrogenase, Gdh1, was

  • deleted and the NADH-dependent form of the enzyme, Gdh2,
  •                     was overexpressed.

The net effect is to allow efficient assimilation of ammonia

  • into glutamate using NADH instead of NADPH as a cofactor.

While growth characteristics remained unaffected,

  • relative quantities of secreted metabolites differed between the wild-type and mutant strain
  • under aerobic and anaerobic conditions.

We analyzed EM data for the gdh1/GDH2 and wild-type strains reported

  • in [31] under aerobic and anaerobic conditions separately using
  • both FBA optimization and
  • sampling-based approaches as described in Methods.

43 measured extracellular and intracellular metabolites from the original dataset [31],

  • primarily of central carbon and amino acid metabolism,
  • were explicitly represented in the iMM904 network [see Additional file 4].

Extracellular metabolite levels were used

  • to formulate secretion constraints and
  • differential intracellular metabolites were used
  • to compare and validate the intracellular flux predictions.

Perturbed reactions from the FBA results were

  • determined by calculating relative flux changes, and
  • reaction Z-scores were calculated from the sampling analysis
  • to quantify flux changes between the mutant and wild-type strains,
  • with Z reaction > 1.96 corresponding to a two-tailed p-value < 0.05 and
  • considered to be significantly perturbed [see Additional file 4].

Additional file 4. Gdh mutant aerobic and anaerobic analysis results. 

The data provided are the full results for the exometabolomic analysis of aerobic and anerobic gdh1/GDH2 mutant.

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To validate the predicted results, reaction flux changes from both FBA and sampling methods were compared to differential intracellular metabolite level data measured from the same study. Intracellular metabolites involved in highly perturbed reactions (i.e. reactants and products) predicted from FBA and sampling analyses were identified and
compared to metabolites that were experimentally identified as significantly changed (< 0.05) between mutant and wild-type. Statistical measures of recall, accuracy, and
precision were calculated and represent the predictive sensitivity, exactness, and reproducibility respectively. From the sampling analysis, a considerably larger number of
significantly perturbed reactions are predicted in the anaerobic case (505 reactions, or 70.7% of active reactions) than in aerobic (394 reactions, or 49.8% of active reactions). The top percentile of FBA flux changes equivalent to the percentage of significantly perturbed sampling reactions were compared to the intracellular data. Results from both analyses are summarized in Table 2. Sampling predictions were considerably higher in recall than FBA predictions for both conditions, with respective ranges of 0.83–1
compared to 0.48–0.96. Accuracy was also higher in sampling predictions; however, precision was slightly better in the FBA predictions as expected due to the smaller
number of predicted changes. Overall, the sampling predictions of perturbed intracellular metabolites are strongly consistent with the experimental data and significantly
outperforms that of FBA optimization predictions in accurately predicting differential metabolites involved in perturbed intracellular fluxes.

Table 2. Statistical comparison of the differential intracellular metabolite data set (< 0.05) with metabolites involved in perturbed reactions predicted by FBA optimization and sampling analyses for aerobic and anaerobic gdh1/GDH2 mutant.

 

Table 2 Statistical comparison of the differential intracellular metabolite data set (p < 0.05)
with metabolites involved in perturbed reactions predicted by FBA optimization and
sampling analyses for aerobic and anaerobic gdh1/GDH2 mutant.
                           Aerobic                         Anaerobic                             Overall
FBA Sampling FBA Sampling FBA
Recall 0.48 0.83 0.96 1 0.71 0.91
Accuracy 0.55 0.62 0.64 0.64 0.6 0.63
Precision 0.78 0.69 0.64 0.63 0.68 0.66
Overall statistics indicate combined results of both conditions.
Mo et al. BMC Systems Biology 2009 3:37   http://dx.doi.org:/10.1186/1752-0509-3-37


Figure 3.
 Perturbation reaction subnetwork of gdh1/GDH2 mutant under aerobic conditions.

The network illustrates a simplified subset of highly perturbedPerturbation subnetworks can be drawn to visualize predicted significantly perturbed intracellular reactions and illustrate their connection to the observed secreted metabolites in the aerobic and anaerobic gdh1/GDH2 mutants.

Perturbation reaction subnetwork of gdh1.GDH2 mutant under aerobic conditions.

Perturbation reaction subnetwork of gdh1.GDH2 mutant under aerobic conditions.

Figure 3 shows an example of a simplified aerobic perturbation subnetwork consisting primarily of proximal pathways connected directly to a subset of major secreted
metabolites

  • glutamate,
  • proline,
  • D-lactate, and
  • 2-hydroxybuturate.

Figure 4 displays anaerobic reactions with Z-scores of similar magnitude to the perturbed reactions in Figure 3. The same subset of metabolites is also present in the
larger anaerobic perturbation network and indicates that the NADPH/NADH balance perturbation induced by the gdh1/GDH2 manipulation has widespread effects
beyond just altering glutamate metabolism anaerobically.

Interestingly, it is clear that the majority of the secreted metabolite pathways involve connected perturbed reactions that broadly converge on glutamate.

Note that Figures 3 and 4 only show the subnetworks that consisted of two or more connected reactions  for a number of secreted metabolites no contiguous perturbed pathway could be identified by the sampling approach. This indicates that the secreted metabolite pattern alone is not sufficient to determine which specific
production and secretion pathways are used by the cell for these metabolites.

Reactions connected to aerobically-secreted metabolites predicted from the sampling analysis of the gdh1/GDH2 mutant strain.
The major secreted metabolites

  • glutamate,
  • proline,
  • D-lactate, and
  • 2-hydroxybuturate

were also detected in the anaerobic condition. Metabolite abbreviations are found in Additional file 1.

Figure 4.

Perturbation reaction subnetwork of gdh1/GDH2 mutant under anaerobic conditions.

Perturbation reaction subnetwork of gdh1.GDH2 mutant under anaerobic conditions

Perturbation reaction subnetwork of gdh1.GDH2 mutant under anaerobic conditions

Subnetwork illustrates the highly perturbed anaerobic reactions of similar Z-reaction magnitude to the reactions in Figure 3.

A significantly larger number of reactions indicates mutant metabolic effects are more widespread in the anaerobic environment.
The network shows that perturbed pathways converge on glutamate, the main site in which the gdh1/GDH2 modification was introduced, which
suggests that the direct genetic perturbation effects are amplified under this environment. Metabolite abbreviations are found in Additional file 1.

To further highlight metabolic regions that have been systemically affected by the gdh1/GDH2 modification, reporter metabolite and subsystem methods [30] were used to
summarize reaction scores around specific metabolites and in specific metabolic subsystems. The top ten significant scores for metabolites/subsystems associated with more
than three reactions are summarized in Tables 3 (aerobic) and 4 (anaerobic), with Z > 1.64 corresponding to < 0.05 for a one-tailed distribution. Full data for all reactions,
reporter metabolites, and reporter subsystems is included [see Additional file 4].

Table 3. List of the top ten significant reporter metabolite and subsystem scores for the gdh1/GDH2 vs. wild type comparison in aerobic conditions.

Table 3
List of the top ten significant reporter metabolite and subsystem scores for the gdh1/GDH2 vs. wild type comparison in aerobic conditions.
Reporter metabolite Z-score No of reactions*
L-proline [c] 2.71 4
Carbon dioxide [m] 2.51 15
Proton [m] 2.19 51
Glyceraldehyde 3-phosphate [c] 1.93 7
Ubiquinone-6 [m] 1.82 5
Ubiquinol-6 [m] 1.82 5
Ribulose-5-phosphate [c] 1.8 4
Uracil [c] 1.74 4
L-homoserine [c] 1.72 4
Alpha-ketoglutarate [m] 1.71 8
Reporter subsystem Z-score No of reactions
Citric Acid Cycle 4.58 7
Pentose Phosphate Pathway 3.29 12
Glycine and Serine Metabolism 2.69 17
Alanine and Aspartate Metabolism 2.65 6
Oxidative Phosphorylation 1.79 8
Thiamine Metabolism 1.54 8
Arginine and Proline Metabolism 1.44 20
Other Amino Acid Metabolism 1.28 5
Glycolysis/Gluconeogenesis 0.58 14
Anaplerotic reactions 0.19 9
*Number of reactions categorized in a subsystem or found to be neighboring each metabolite
Mo et al. BMC Systems Biology 2009 3:37   http://dx.doi.org:/10.1186/1752-0509-3-37

Table 4. List of top ten significant reporter metabolite and subsystem scores for the gdh1/GDH2 vs. wild type comparison in anaerobic conditions.

 

Table 4
List of top ten significant reporter metabolite and subsystem scores for the gdh1/GDH2 vs. wild type comparison in anaerobic conditions.
Reporter metabolite Z-score No of reactions
Glutamate [c] 4.52 35
Aspartate [c] 3.21 11
Alpha-ketoglutarate [c] 2.66 17
Glycine [c] 2.65 7
Pyruvate [m] 2.56 7
Ribulose-5-phosphate [c] 2.43 4
Threonine [c] 2.28 6
10-formyltetrahydrofolate [c] 2.27 5
Fumarate [c] 2.27 5
L-proline [c] 2.04 4
Reporter subsystem Z-score No of reactions
Valine, Leucine, and Isoleucine Metabolism 3.97 15
Tyrosine, Tryptophan, and Phenylalanine Metabolism 3.39 23
Pentose Phosphate Pathway 3.29 11
Purine and Pyrimidine Biosynthesis 3.08 40
Arginine and Proline Metabolism 2.96 19
Threonine and Lysine Metabolism 2.74 14
NAD Biosynthesis 2.66 7
Alanine and Aspartate Metabolism 2.65 6
Histidine Metabolism 2.24 10
Cysteine Metabolism 1.85 10
Mo et al. BMC Systems Biology 2009 3:37   http://dx.doi.org:/10.1186/1752-0509-3-37
Open Data

Perturbations under aerobic conditions largely consisted of pathways involved in mediating the NADH and NADPH balance. Among the highest scoring aerobic subsystems
are TCA cycle and pentose phosphate pathway – key pathways directly involved in the generation of NADH and NADPH. Reporter metabolites involved in these
subsystems –

  • glyceraldehyde-3-phosphate,
  • ribulose-5-phosphate, and
  • alpha-ketoglutarate – were also identified.

These results are consistent with flux and enzyme activity measurements

  • of the gdh1/GDH2 strain under aerobic conditions [32],
  1. which reported significant reduction in the pentose phosphate pathway flux
  2. with concomitant changes in other central metabolic pathways.

Levels of several TCA cycle intermediates (e.g. fumarate, succinate, malate) were also elevated

  • in the gdh1/GDH2 mutant according to the differential intracellular metabolite data.

Altered energy metabolism, as indicated by

  • reporter metabolites (i.e. ubiquinone- , ubiquinol, mitochondrial proton)
  • and subsystem (oxidative phosphorylation),

is certainly feasible as NADH is a primary reducing agent for ATP production.

Pentose phosphate pathway and NAD biosynthesis also appears

  • among the most perturbed anaerobic subsystems, further suggesting
  • perturbed cofactor balance as a common, dominant effect under both conditions.

Glutamate dehydrogenase is a critical enzyme of amino acid biosynthesis as it acts as

  • the entry point for ammonium assimilation via glutamate.

Consequently, metabolic subsystems involved in amino acid biosynthesis were broadly perturbed

  • as a result of the gdh1/GDH2 modification in both aerobic and anaerobic conditions.

For example, the proline biosynthesis pathway that uses glutamate as a precursor

  • was significantly perturbed in both conditions,
  • with significantly changed intracellular and extracellular levels.

There were differences, however, in that more amino acid related subsystems were

  • significantly affected in the anaerobic case (Table 4),
  • further highlighting that altered ammonium assimilation in the mutant
  • has a more widespread effect under anaerobic conditions.

This effect is especially pronounced for

  • threonine and nucleotide metabolism,
  • which were predicted to be significantly perturbed only in anaerobic conditions.

Intracellular threonine levels were amongst the most significantly reduced

  • relative to other differential intracellular metabolites in the anaerobically grown gdh1/GDH2 strain
    (see [31] and Additional file 4), and
  • the relationship between threonine and nucleotide biosynthesis is further supported

by threonine’s recently discovered role as a key precursor in yeast nucleotide biosynthesis [51].

Other key anaerobic reporter metabolites are

  • glycine and 10-formyltetrahydrofolate,
  • both of which are involved in the cytosolic folate cycle (one-carbon metabolism).

Folate is intimately linked to biosynthetic pathways of

  • glycine (with threonine as its precursor) and purines
  • by mediating one-carbon reaction transfers necessary in their metabolism and
  • is a key cofactor in cellular growth [52].

Thus, the anaerobic perturbations identified in the analysis emphasize the close relationship

  • between threonine, folate, and nucleotide metabolic pathways as well as
  • their potential connection to perturbed ammonium assimilation processes.

Interestingly, this association has been previously demonstrated at the transcriptional level

  • as yeast ammonium assimilation (via glutamine synthesis) was found to be
  • co-regulated with genes involved in glycine, folate, and purine synthesis [53].

In summary, the overall differences in predicted gdh1/GDH2 mutant behavior

  • under aerobic and anaerobic conditions show that changes in flux states
  • directly related to modified ammonium assimilation pathway
  1. are amplified anaerobically whereas the
  2. indirect effects through NADH/NADPH balance are more significant aerobically.

Perturbed metabolic regions under aerobic conditions were predominantly

  • in central metabolic pathways involved in responding to the changed NADH/NADPH demand
  • and did not necessarily emphasize that glutamate dehydrogenase was the site of the genetic modification.

The majority of affected anaerobic pathways were involved directly

  • in modified ammonium assimilation as evidenced by

1) significantly perturbed amino acid subsystems,

2) a broad perturbation subnetwork converging on glutamate (Figure 4), and

3) glutamate as the most significant reporter metabolite (Table 4).

Potassium-limited and excess ammonium environments

A recent study reported that potassium limitation resulted in significant

  • growth retardation effect in yeast due to excess ammonium uptake
  • when ammonium was provided as the sole nitrogen source [33].

The proposed mechanism for this effect was that ammonium

  • could to be freely transported through potassium channels
  • when potassium concentrations were low in the media environment, thereby
  • resulting in excess ammonium uptake [33].

As a result, yeast incurred a significant metabolic cost

  • in assimilating ammonia to glutamate and
  • secreting significant amounts of glutamate and other amino acids
  • in potassium-limited conditions as a means to detoxify the excess ammonium.

A similar effect was observed when yeast was grown

  • with no potassium limitation,
  • but with excess ammonia in the environment.

While the observed effect of both environments (low potassium or excess ammonia) was similar,

  • quantitatively unique amino acid secretion profiles suggested that
  • internal metabolic states in these conditions are potentially different.

In order to elucidate the differences in internal metabolic states, we utilized

  • the iMM904 model and the EM profile analysis method to analyze amino acid secretion profiles
  • for a range of low potassium and high ammonia conditions reported in [33].

As before, we utilized amino acid secretion patterns as constraints to the iMM904 model,

  1. sampled the allowable solution space,
  2. computed reaction Z-scores for changes from a reference condition (normal potassium and ammonia), and
  3. finally summarized the resulting changes using reporter metabolites.

Figure 5 shows a clustering of the most significant reporter metabolites (Z ≥ 1.96 in any of the four conditions studied)

  • obtained from this analysis across the four conditions studied.

Interestingly, the potassium-limited environment perturbed only a subset of

  • the significant reporter metabolites identified in the high ammonia environments.

Both low potassium environments shared a consistent pattern of

  • highly perturbed amino acids and related precursor biosynthesis metabolites
    (e.g. pyruvate, PRPP, alpha-ketoglutarate)
  • with high ammonium environments.

The amino acid perturbation pattern (indicated by red labels in Figure 5) was present in

  • the ammonium-toxic environments, although the pattern was
  • slightly weaker for the lower ammonium concentration.

Nevertheless, the results clearly indicate that a similar

  • ammonium detoxifying mechanism that primarily perturbs pathways
  • directly related to amino acid metabolism
  • exists under both types of media conditions.

Figure 5.

Clustergram of top reporter metabolites - y in ammonium-toxic and potassium-limited conditions

Clustergram of top reporter metabolites – y in ammonium-toxic and potassium-limited conditions

Clustergram of top reporter metabolites (i.e. in yellow) in ammonium-toxic and potassium-limited conditions.

Amino acid perturbation patterns (shown in red) were shown to be consistently scored across conditions, indicating that potassium-limited environments K1 (lowest
concentration) and K2 (low concentration) elicited a similar ammonium detoxification response as ammonium-toxic environments N1 (high concentration) and N2
(highest concentration). Metabolites associated with folate metabolism (highlighted in green) are also highly perturbed in ammonium-toxic conditions. Metabolite
abbreviations are found in Additional file 1.

In addition to perturbed amino acids, a secondary effect notably appears at high ammonia levels in which metabolic regions related to folate metabolism are significantly affected. As highlighted in green in Figure 3, we predicted significantly perturbed key metabolites involved in the cytosolic folate cycle. These include tetrahydrofolate derivatives and other metabolites connected to the folate pathway, namely glycine and the methionine-derived methylation cofactors S-adenosylmethionine and S-adenosyl-homocysteine. Additionally, threonine was identified to be a key perturbed metabolite in excess ammonium conditions. These results further illustrate the close
connection between threonine biosynthesis, folate metabolism involving glycine derived from its threonine precursor, and nucleotide biosynthesis [51] that was discussed in
conjunction with the gdh1/GDH2 strain data. Taken together with the anaerobic gdh1/GDH2 data, the results consistently suggest highly perturbed threonine and folate
metabolism when amino acid-related pathways are broadly affected.

In both ammonium-toxic and potassium-limited environments, impaired cellular growth was observed, which can be attributed to high energetic costs of increased
ammonium assimilation to synthesize and excrete amino acids. However, under high ammonium environments, reporter metabolites related to threonine and folate
metabolism indicated that their perturbation, and thus purine supply, may be an additional factor in decreasing cellular viability as there is a direct relationship between
intracellular folate levels and growth rate [54]. Based on these results, we concluded that while potassiumlimited growth in yeast indeed shares physiological features with
growth in ammonium excess, its effects are not as detrimental as actual ammonium excess. The effects on proximal amino acid metabolic pathways are similar in both
environments as indicated by the secretion of the majority of amino acids. However, when our method was applied to analyze the physiological basis behind differences in
secretion profiles between low potassium and high ammonium conditions, ammonium excess was predicted to likely disrupt physiological ammonium assimilation processes,
which in turn potentially impacts folate metabolism and associated cellular growth.

Conclusion

The method presented in this study presents an approach to connecting intracellular flux states to metabolites that are excreted under various physiological conditions. We
showed that well-curated genome-scale metabolic networks can be used to integrate and analyze quantitative EM data by systematically identifying altered intracellular
pathways related to measured changes in the extracellular metabolome. We were able to identify statistically significant metabolic regions that were altered as a result of
genetic (gdh1/GD2 mutant) and environmental (excess ammonium and limited potassium) perturbations, and the predicted intracellular metabolic changes were consistent
with previously published experimental data including measurements of intracellular metabolite levels and metabolic fluxes. Our reanalysis of previously published EM data
on ammonium assimilation-related genetic and environmental perturbations also resulted in testable hypotheses about the role of threonine and folate pathways in mediating
broad responses to changes in ammonium utilization. These studies also demonstrated that the samplingbased method can be readily applied when only partial secreted
metabolite profiles (e.g. only amino acids) are available.

With the emergence of metabolite biofluid biomarkers as a diagnostic tool in human disease [55,56] and the availability of genome-scale human metabolic networks [1],
extensions of the present method would allow identifying potential pathway changes linked to these biomarkers. Employing such a method for studying yeast metabolism was possible as the metabolomic data was measured under controllable environmental conditions where the inputs and outputs of the system were defined. Measured metabolite biomarkers in a clinical setting, however, is far from a controlled environment with significant variations in genetic, nutritional, and environmental factors between different
patients. While there are certainly limitations for clinical applications, the method introduced here is a progressive step towards applying genome-scale metabolic networks
towards analyzing biofluid metabolome data as it 1) avoids the need to only study optimal metabolic states based on a predetermined objective function, 2) allows dealing with noisy experimental data through the sampling approach, and 3) enables analysis even with limited identification of metabolites in the data. The ability to establish potential
connections between extracellular markers and intracellular pathways would be valuable in delineating the genetic and environmental factors associated with a particular
disease.

Authors’ contributions

Conceived and designed the experiments: MLM MJH BOP. Performed experiments: MLM MJH. Analyzed the data: MLM MJH. Wrote the paper: MLM MJH BOP. All authors have read and approved the final manuscript.

Acknowledgements

We thank Jens Nielsen for providing the raw metabolome data for the mutant strain, and Jan Schellenberger and Ines Thiele for valuable discussions. This work was supported by NIH grant R01 GM071808. BOP serves on the scientific advisory board of Genomatica Inc.

 

References

  1. Duarte NC, Becker SA, Jamshidi N, Thiele I, Mo ML, Vo TD, Srivas R, Palsson BO: Global reconstruction of the human metabolic network based on genomic and bibliomic data. 

Proc Natl Acad Sci USA 2007, 104(6):1777-1782. PubMed Abstract | Publisher Full Text | PubMed Central Full Text

  1. Duarte NC, Herrgard MJ, Palsson B: Reconstruction and Validation of Saccharomyces cerevisiae iND750, a Fully Compartmentalized Genome-Scale Metabolic Model. 

Genome Res 2004, 14(7):1298-1309. PubMed Abstract | Publisher Full Text | PubMed Central Full Text

  1. Kuepfer L, Sauer U, Blank LM: Metabolic functions of duplicate genes in Saccharomyces cerevisiae. 

Genome Res 2005, 15(10):1421-1430. PubMed Abstract | Publisher Full Text | PubMed Central Full Text

  1. Nookaew I, Jewett MC, Meechai A, Thammarongtham C, Laoteng K, Cheevadhanarak S, Nielsen J, Bhumiratana S: The genome-scale metabolic model iIN800 of Saccharomyces cerevisiae and its validation: a scaffold to query lipid metabolism. 

BMC Syst Biol 2008, 2:71. PubMed Abstract | BioMed Central Full Text | PubMed Central Full Text

  1. Edwards JS, Palsson BO: Systems properties of the Haemophilus influenzae Rd metabolic genotype. 

J biol chem 1999, 274(25):17410-17416. PubMed Abstract | Publisher Full Text

  1. Edwards JS, Palsson BO: The Escherichia coli MG1655 in silico metabolic genotype: Its definition, characteristics, and capabilities. 

Proc Natl Acad Sci USA 2000, 97(10):5528-5533. PubMed Abstract | Publisher Full Text | PubMed Central Full Text

  1. Thiele I, Vo TD, Price ND, Palsson B: An Expanded Metabolic Reconstruction of Helicobacter pylori (IT341 GSM/GPR): An in silico genome-scale characterization of single and double deletion mutants. 

J Bacteriol 2005, 187(16):5818-5830. PubMed Abstract | Publisher Full Text | PubMed Central Full Text

  1. Vo TD, Greenberg HJ, Palsson BO: Reconstruction and functional characterization of the human mitochondrial metabolic network based on proteomic and biochemical data. 

J Biol Chem 2004, 279(38):39532-39540. PubMed Abstract | Publisher Full Text

  1. Reed JL, Vo TD, Schilling CH, Palsson BO: An expanded genome-scale model of Escherichia coli K-12 (iJR904 GSM/GPR). 

Genome Biology 2003, 4(9):R54.51-R54.12. BioMed Central Full Text

  1. Feist AM, Henry CS, Reed JL, Krummenacker M, Joyce AR, Karp PD, V H, Palsson BO: A genome-scale metabolic reconstruction for Escherichia coli K-12 MG1655 that accounts for 1261 ORFs and thermodynamic information. 

Molecular Systems Biology 2007, 3:121. PubMed Abstract | Publisher Full Text | PubMed Central Full Text

  1. Suthers PF, Dasika MS, Kumar VS, Denisov G, Glass JI, Maranas CD: A genome-scale metabolic reconstruction of Mycoplasma genitalium, iPS189. 

PLos Comp Biol 2009, 5(2):e1000285. Publisher Full Text

  1. Price ND, Reed JL, Palsson BO: Genome-scale models of microbial cells: evaluating the consequences of constraints. 

Nat Rev Microbiol 2004, 2(11):886-897. PubMed Abstract | Publisher Full Text

  1. Becker SA, Feist AM, Mo ML, Hannum G, Palsson BO, Herrgard MJ: Quantitative Prediction of Cellular Metabolism with Constraint-based Models: The COBRA Toolbox. 

Nature protocols 2007, 2(3):727-738. PubMed Abstract | Publisher Full Text

  1. Reed JL, Palsson BO: Genome-Scale In Silico Models of E. coli Have Multiple Equivalent Phenotypic States: Assessment of Correlated Reaction Subsets That Comprise Network States. 

Genome Res 2004, 14(9):1797-1805. PubMed Abstract | Publisher Full Text | PubMed Central Full Text

  1. Fong SS, Palsson BO: Metabolic gene deletion strains of Escherichia coli evolve to computationally predicted growth phenotypes. 

Nature Genetics 2004, 36(10):1056-1058. PubMed Abstract | Publisher Full Text

  1. Ibarra RU, Edwards JS, Palsson BO: Escherichia coli K-12 undergoes adaptive evolution to achieve in silico predicted optimal growth. 

Nature 2002, 420(6912):186-189. PubMed Abstract | Publisher Full Text

  1. Schellenberger J, Palsson BØ: Use of randomized sampling for analysis of metabolic networks. 

J Biol Chem 2009, 284(9):5457-5461. PubMed Abstract | Publisher Full Text

  1. Almaas E, Kovács B, Vicsek T, Oltvai ZN, Barabási AL: Global organization of metabolic fluxes in the bacterium Escherichia coli. 

Nature 2004, 427(6977):839-843. PubMed Abstract | Publisher Full Text

  1. Thiele I, Price ND, Vo TD, Palsson BO: Candidate metabolic network states in human mitochondria: Impact of diabetes, ischemia, and diet. 

J Biol Chem 2005, 280(12):11683-11695. PubMed Abstract | Publisher Full Text

  1. Kell DB: Metabolomics and systems biology: making sense of the soup. 

Curr Opin Microbiol 2004, 7(3):296-307. PubMed Abstract | Publisher Full Text

  1. Kell DB, Brown M, Davey HM, Dunn WB, Spasic I, Oliver SG: Metabolic footprinting and systems biology: the medium is the message. 

Nat Rev Microbiol 2005, 3(7):557-565. PubMed Abstract | Publisher Full Text

  1. Goodacre R, Vaidyanathan S, Dunn WB, Harrigan GG, Kell DB: Metabolomics by numbers: acquiring and understanding global metabolite data. 

Trends Biotechnol 2004, 22(5):245-252. PubMed Abstract | Publisher Full Text

  1. Lenz EM, Bright J, Wilson ID, Morgan SR, Nash AF: A 1H NMR-based metabonomic study of urine and plasma samples obtained from healthy human subjects. 

J Pharm Biomed Anal 2003, 33(5):1103-1115. PubMed Abstract | Publisher Full Text

  1. Allen J, Davey HM, Broadhurst D, Heald JK, Rowland JJ, Oliver SG, Kell DB: High-throughput classification of yeast mutants for functional genomics using metabolic footprinting. 

Nat Biotech 2003, 21(6):692-696. Publisher Full Text

  1. Nicholson JK, Connelly J, Lindon JC, Holmes E: Metabonomics: a platform for studying drug toxicity and gene function. 

Nat Rev Drug Discov 2002, 1(2):153-161. PubMed Abstract | Publisher Full Text

  1. Mortishire-Smith RJ, Skiles GL, Lawrence JW, Spence S, Nicholls AW, Johnson BA, Nicholson JK: Use of metabonomics to identify impaired fatty acid metabolism as the mechanism of a drug-induced toxicity. 

Chem Res Toxicol 2004, 17(2):165-173. PubMed Abstract | Publisher Full Text

  1. Sabatine MS, Liu E, Morrow DA, Heller E, McCarroll R, Wiegand R, Berriz GF, Roth FP, Gerszten RE: Metabolomic identification of novel biomarkers of myocardial ischemia. 

Circulation 2005, 112(25):3868-3875. PubMed Abstract | Publisher Full Text

  1. Cakir T, Efe C, Dikicioglu D, Hortaçsu AKB, Oliver SG: Flux balance analysis of a genome-scale yeast model constrained by exometabolomic data allows metabolic system identification of genetically different strains. 

Biotechnol Prog 2007, 23(2):320-326. PubMed Abstract | Publisher Full Text

  1. Bang JW, Crockford DJ, Holmes E, Pazos F, Sternberg MJ, Muggleton SH, Nicholson JK: Integrative top-down system metabolic modeling in experimental disease states via data-driven Bayesian methods. 

J Proteome Res 2008, 7(2):497-503. PubMed Abstract | Publisher Full Text

  1. Oliveira AP, Patil KR, Nielsen J: Architecture of transcriptional regulatory circuits is knitted over the topology of bio-molecular interaction networks. 

BMC Syst Biol 2008, 2:17. PubMed Abstract | BioMed Central Full Text | PubMed Central Full Text

  1. Villas-Boas SG, Moxley JF, Akesson M, Stephanopoulos G, Nielsen J: High-throughput metabolic state analysis: the missing link in integrated functional genomics of yeasts. 

Biochem J 2005, 388(Pt 2):669-677. PubMed Abstract | Publisher Full Text | PubMed Central Full Text

  1. Moreira dos Santos M, Thygesen G, Kötter P, Olsson L, Nielsen J: Aerobic physiology of redox-engineered Saccharomyces cerevisiae strains modified in the ammonium assimilation for increased NADPH availability. 

FEMS Yeast Res 2003, 4(1):59-68. PubMed Abstract | Publisher Full Text

  1. Hess DC, Lu W, Rabinowitz JD, Botstein D: Ammonium toxicity and potassium limitation in yeast. 

PLoS Biol 2006, 4(11):e351. PubMed Abstract | Publisher Full Text | PubMed Central Full Text

  1. Nissen TL, Schulze U, Nielsen J, Villadsen J: Flux distributions in anaerobic, glucose-limited continuous cultures of Saccharomyces cerevisiae. 

Microbiology 1997, 143(Pt 1):203-218. PubMed Abstract | Publisher Full Text

  1. Famili I, Forster J, Nielsen J, Palsson BO: Saccharomyces cerevisiae phenotypes can be predicted by using constraint-based analysis of a genome-scale reconstructed metabolic network. 

Proc Natl Acad Sci USA 2003, 100(23):13134-13139. PubMed Abstract | Publisher Full Text | PubMed Central Full Text

  1. Bonarius HPJ, Schmid G, Tramper J: Flux analysis of underdetermined metabolic networks: The quest for the missing constraints. 

Trends in Biotechnology 1997, 15(8):308-314. Publisher Full Text

  1. Edwards JS, Palsson BO: Metabolic flux balance analysis and the in silico analysis of Escherichia coli K-12 gene deletions. 

BMC Bioinformatics 2000, 1:1. PubMed Abstract | BioMed Central Full Text | PubMed Central Full Text

  1. Varma A, Palsson BO: Metabolic Flux Balancing: Basic concepts, Scientific and Practical Use. 

Nat Biotechnol 1994, 12:994-998. Publisher Full Text

  1. Segre D, Vitkup D, Church GM: Analysis of optimality in natural and perturbed metabolic networks. 

Proc Natl Acad Sci USA 2002, 99(23):15112-15117. PubMed Abstract | Publisher Full Text | PubMed Central Full Text

  1. Baldi P, Brunak S, Chauvin Y, Andersen CA, Nielsen H: Assessing the accuracy of prediction algorithms for classification: an overview. 

Bioinformatics 2000, 16(5):412-424. PubMed Abstract | Publisher Full Text

  1. Price ND, Schellenberger J, Palsson BO: Uniform Sampling of Steady State Flux Spaces: Means to Design Experiments and to Interpret Enzymopathies. 

Biophysical Journal 2004, 87(4):2172-2186. PubMed Abstract | Publisher Full Text | PubMed Central Full Text

  1. Price ND, Thiele I, Palsson BO: Candidate states of Helicobacter pylori’s genome-scale metabolic network upon application of “loop law” thermodynamic constraints. 

Biophysical J 2006, 90(11):3919-3928. Publisher Full Text

  1. Schuetz R, Kuepfer L, Sauer U: Systematic evaluation of objective functions for predicting intracellular fluxes in Escherichia coli. 

Mol Syst Biol 2007, 3:119. PubMed Abstract | Publisher Full Text | PubMed Central Full Text

  1. Patil KR, Nielsen J: Uncovering transcriptional regulation of metabolism by using metabolic network topology. 

Proc Natl Acad Sci USA 2005, 102(8):2685-2689. PubMed Abstract | Publisher Full Text | PubMed Central Full Text

  1. Shannon P, Markiel A, Ozier O, Baliga NS, Wang JT, Ramage D, Amin N, Schwikowski B, Ideker T: Cytoscape: a software environment for integrated models of biomolecular interaction networks. 

Genome Res 2003, 13(11):2498-2504. PubMed Abstract | Publisher Full Text | PubMed Central Full Text

  1. Herrgard MJ, Swainston N, Dobson P, Dunn WB, Arga KY, Arvas M, Bluthgen N, Borger S, Costenoble R, Heinemann M, et al.: A consensus yeast metabolic network reconstruction obtained from a community approach to systems biology. 

Nat Biotech 2008, 26:1155-1160. Publisher Full Text

  1. Forster J, Famili I, Fu PC, Palsson BO, Nielsen J: Genome-Scale Reconstruction of the Saccharomyces cerevisiae Metabolic Network. 

Genome Research 2003, 13(2):244-253. PubMed Abstract | Publisher Full Text | PubMed Central Full Text

  1. Reed JL, Patel TR, Chen KH, Joyce AR, Applebee MK, Herring CD, Bui OT, Knight EM, Fong SS, Palsson BO: Systems Approach to Genome Annotation: Prediction and Validation of Metabolic Functions. 

Proc Natl Acad Sci USA 2006, 103(46):17480-17484. PubMed Abstract | Publisher Full Text | PubMed Central Full Text

  1. Nissen TL, Kielland-Brandt MC, Nielsen J, Villadsen J: Optimization of ethanol production in Saccharomyces cerevisiae by metabolic engineering of the ammonium assimilation. 

Metab Eng 2000, 2(1):69-77. PubMed Abstract | Publisher Full Text

  1. Roca C, Nielsen J, Olsson L: Metabolic engineering of ammonium assimilation in xylose-fermenting Saccharomyces cerevisiae improves ethanol production. 

Appl Environ Microbiol 2003, 69(8):4732-4736. PubMed Abstract | Publisher Full Text | PubMed Central Full Text

  1. Hartman JL IV: Buffering of deoxyribonucleotide pool homeostasis by threonine metabolism. 

Proc Natl Acad Sci USA 2007, 104(28):11700-11705. PubMed Abstract | Publisher Full Text | PubMed Central Full Text

  1. Gelling CL, Piper MD, Hong SP, Kornfeld GD, Dawes IW: Identification of a novel one-carbon metabolism regulon in Saccharomyces cerevisiae. 

J Biol Chem 2004, 279(8):7072-7081. PubMed Abstract | Publisher Full Text

  1. Denis V, Daignan-Fornier B: Synthesis of glutamine, glycine and 10-formyl tetrahydrofolate is coregulated with purine biosynthesis in Saccharomyces cerevisiae. 

Mol Gen Genet 1998, 259(3):246-255. PubMed Abstract | Publisher Full Text

  1. Hjortmo S, Patring J, Andlid T: Growth rate and medium composition strongly affect folate content in Saccharomyces cerevisiae. 

Int J Food Microbiol 2008, 123(1–2):93-100. PubMed Abstract | Publisher Full Text

  1. Kussmann MRF, Affolter M: OMICS-driven biomarker discovery in nutrition and health. 

J Biotechnol 2006, 124(4):758-787. PubMed Abstract | Publisher Full Text

  1. Serkova NJ, Niemann CU: Pattern recognition and biomarker validation using quantitative 1H-NMR-based metabolomics. 

Expert Rev Mol Diagn 2006, 6(5):717-731. PubMed Abstract | Publisher Full Text

 

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Metabolomic analysis of two leukemia cell lines. II.

Larry H. Bernstein, MD, FCAP, Reviewer and Curator

Leaders in Pharmaceutical Intelligence

 

In Part I of metabolomics of two leukemia cell lines, we have established a major premise for the study, an insight into the use of an experimental model, and some insight into questions raised.

I here return to examine these before pursuing more detail in the study.

Q1. What strong metabolic pathways come into focus in this study?

Answer – The aerobic and anaerobic glycolytic pathways, with a difference measured in the extent of participation of mitochondrial oxidative phosphorylation.

Q2. Would we expect to also gain insight into the effect, on balance, played by a suppressed ubiquitin pathway?

Answer – lets look into this in Part II.

Q3. Would the synthesis of phospholipid and the maintenance of membrane structures requires availability of NADPH, which would be a reversal of the TCA cycle at the cost of delta G in catabolic energy, be consistent with increased dependence of anaerobic glycolysis  with unchecked replication?

Answer: Part II might show this, as the direction and the difference between the cell lines is consistent with a Warburg (Pasteur) effect.

Recall the observation that the model is based on experimental results from  lymphocytic leukemia cell lines in cell culture.  The internal metabolic state is inferred from measurement of external metabolites.

The classification of the lymphocytic leukemias in humans is based on T-cell and B-cell lineages, but actually uses cell differentiation (CD) markers on the cytoskeleton for recognition.  It is only a conjecture that if the cells line were highly anaplastic, they might not be sustainable in cell culture in perpetuity.
The analogue of these cells to what I would expect to see in humans is the SLL having the characteristic marking: CD5, see http://www.pathologyoutlines.com/topic/lymphomaSLL.html

Micro description
=======================================================

● Effacement of nodal architecture by pale staining pseudofollicles or proliferation centers with ill-defined borders, containing small round mature lymphocytes, prolymphocytes (larger than small lymphocytes, abundant basophilic cytoplasm, prominent nucleoli), paraimmunoblasts (larger cells with distinct nucleoli) and many smudge cells
● Pseudofollicular centers are highlighted by decreasing light through the condenser at low power; cells have pale cytoplasm but resemble soccer balls or smudge cells on peripheral smear (cytoplasm is bubbly in mantle cell lymphoma); may have plasmacytoid features
● May have marginal zone, perifollicular or interfollicular patterns, but these cases also have proliferation centers (Mod Pathol 2000;13:1161)
● Interfollicular pattern: large, reactive germinal centers; resembles follicular lymphoma but germinal centers are bcl2 negative and tumor cells resemble SLL by morphology and immunostains
(Am J Clin Path 2000;114:41)
● Paraimmunoblastic variant: diffuse proliferation of paraimmunoblasts (normally just in pseudoproliferation centers); rare, <30 reported cases; usually multiple lymphadenopathies and rapid disease progression; case report in 69 year old man (Hum Pathol 2002;33:1145); consider as mantile cell lymphoma if t(11;14)(q13;q32) is present; may also represent CD5+ diffuse large B cell lymphoma
Bone marrow: small focal aggregates of variable size with irregular, poorly circumscribed outlines; lymphocytes are well differentiated, small, round with minimal atypia; may have foci of transformation; rarely has granulomas (J Clin Pathol 2005;58:815)
● Marrow infiltrative patterns are also described as diffuse (unmutated IgH genes, ZAP-70+, more aggressive), nodular (associated with IgH hypermutation, ZAP-70 negative) or mixed (variable mutation of IgH, variable ZAP-70, Hum Pathol 2006;37:1153)

 

Positive stains
=======================================================

● CD5, CD19, CD20 (dim), CD23, surface Ig light chain, surface IgM (dim)
● Also CD43, CD79a, CD79b (dim in 20%, Arch Pathol Lab Med 2003;127:561), bcl2
● Variable CD11c, FMC7 (42%)
Negative stains
=======================================================

● CD10, cyclin D1
Molecular
=======================================================

● Trisomy 12 (30%, associated with atypical CLL and CD79b), deletion 13q14 (25-50%),
deletion of 11q23 (worse prognosis, 10-20%)

 

Results

We set up a pipeline that could be used to

  • infer intracellular metabolic states from semi-quantitative data
  • regarding metabolites exchanged between cells and their environment.

Our pipeline combined the following four steps:

  1. data acquisition,
  2. data analysis,
  3. metabolic modeling and
  4.  experimental validation of
  • the model predictions (Fig. 1A).

We demonstrated the pipeline and the predictive potential

  • to predict metabolic alternations in diseases such as cancer
  • based on two lymphoblastic leukemia cell lines.

The resulting Molt-4 and CCRF-CEM condition-specific cell line models were able

  • to explain metabolite uptake and secretion
  •  by predicting the distinct utilization of central metabolic pathways by the two cell lines.

Whereas the CCRF-CEM model

  • resembled more a glycolytic, commonly referred to as ‘Warburg’ phenotype,
  • our predictions suggested  a more respiratory phenotype for the Molt-4  model.

We found these predictions to be in agreement with measured gene expression differences

  • at key regulatory steps in the central metabolic pathways, and
  • they were also consistent with  data regarding the energy and redox states of the cells.

After a brief discussion of the data generation and analysis steps, the results

  • derived from model generation and analysis will be described in detail.

 

2.1 Pipeline for generation of condition-specific metabolic cell line models

2.1.1 Generation of experimental data

We monitored the growth and viability of lymphoblastic leukemia cell lines in
serum- free medium (File S2, Fig. S1). Multiple omics  data sets  were derived  from these cells.

Extracellular metabolomics (exo-metabolomic) data,

  • comprising measurements of the metabolites in the spent medium of the cell cultures
    (Paglia et al. 2012a),
  • were collected along with transcriptomic data, and
  • these data sets were used to construct the models.

 

2.1.4 Condition-specific models for CCRF-CEM and Molt-4 cells

To determine whether we had obtained two distinct models,

  • we evaluated the reactions, metabolites, and genes of the two models.

Both the Molt-4 and CCRF-CEM models contained approximately

  • half of the reactions and metabolites present in the global model (Fig. 1C).

They were very similar to each other in terms of their

  • reactions,
  • metabolites, and
  • genes (File S1, Table S5A–C).

The Molt– 4 model contained

  • seven reactions that were not present in the CCRF-CEM model
    (Co-A biosynthesis pathway and exchange reactions).

In contrast, the CCRF-CEM  contained

31 unique reactions

  • arginine and proline metabolism,
  • vitamin B6  metabolism,
  • fatty acid activation,
  • transport, and exchange reaction.
  • There  were 2 and 15 unique metabolites in the Molt-4 and CCRF-CEM models,  respectively
    (File S1, Table S5B).
    Approximately three quarters of the global  model  genesremained in the condition-specific cell line models  (Fig. 1C).

The Molt-4 model contained

  • 15 unique genes, and

the CCRF-CEM model had

  • 4 unique genes (File S1, Table S5C).

Both models lacked NADH dehydrogenase
(complex I of the electron transport chain—ETC),

  •  determined by  the  absence of expression of a mandatory subunit
    (NDUFB3, Entrez gene ID 4709).

The ETC was fueled by FADH2 originating from

  1. succinate dehydrogenase and
  2. from fatty acid oxidation, which
  • through flavoprotein electron transfer
  • could contribute to the same ubiquinone pool as
  • complex I and complex II (succinate dehydrogenase).

Despite their different in vitro growth rates
(which differed by 11 %, see File S2, Fig. S1) and

  • differences in exo-metabolomic data (Fig. 1B) and
  • transcriptomic data,
  • the internal networks were largely conserved
  • in the two condition-specific cell line models.

 

2.1.5 Condition-specific cell line models predict distinct metabolic strategies

Despite the overall similarity of the metabolic models,

  • differences in their cellular uptake and secretion patterns suggested
  • distinct metabolic states in the two cell lines
    (Fig. 1B and see “Materials and methods” section for more detail).

To interrogate the metabolic differences, we sampled the solution space

  • of each model  using an Artificial Centering Hit-and-Run (ACHR) sampler (Thiele et al. 2005).

For this  analysis, additional constraints were applied, emphasizing

  • the  quantitative differences in commonly uptaken and secreted metabolites.

The  maximum possible uptake and maximum possible secretion flux rates were

  • reduced according to the measured relative differences between the cell lines
    (Fig. 1D, see “Materials and methods” section).

We plotted the number of sample points containing a particular flux rate for each reaction. The resulting

  • binned histograms can be understood as representing the probability that
  • a particular reaction can have a certain flux value.

A comparison of the sample points obtained for the Molt-4 and CCRF-CEM models revealed

  • a  considerable shift in the distributions, suggesting
  • a higher utilization of  glycolysis by the CCRF-CEM model (File S2, Fig. S2).

This result  was further  supported by differences

  • in medians calculated from sampling points (File S1,  Table S6).

The shift persisted throughout all reactions of the pathway and

  • was  induced by the higher glucose uptake (35 %) from
  • the extracellular medium in CCRF-CEM cells.

The sampling median for glucose uptake was 34 % higher

  • in the  CCRF-CEM model than in Molt-4 model (File S2, Fig. S2).

The usage of the  TCA cycle was also distinct in the two condition-specific cell-line models (Fig. 2).

  • the models used succinate dehydrogenase differently (Figs. 23).

The Molt-4 model utilized an associated reaction to generate FADH2, whereas

  • in  the CCRF-CEM model, the histogram was shifted in the opposite direction,
  • toward  the generation of succinate.

Additionally, there was a higher efflux of  citrate toward

  • amino acid and lipid metabolism in the CCRF-CEM model (Fig. 2).

There was higher flux through anaplerotic and cataplerotic reactions

  • in the CCRF-CEM model than in the Molt-4 model (Fig. 2);
  • these reactions include the efflux  of citrate through

 

  1. ATP-citrate lyase,
  2. uptake of glutamine,
  3. generation of  glutamate from glutamine,
  4. transamination of pyruvate and
  5.  glutamate to alanine  and to 2-oxoglutarate,
  6. secretion of nitrogen, and
  7. secretion of alanine.

The Molt-4 model showed higher utilization of oxidative phosphorylation (Fig. 3),

  • supported by elevated median flux through ATP synthase (36 %) and other  enzymes,
  • which contributed to higher oxidative metabolism.

The sampling  analysis therefore revealed different usage of

  • central metabolic pathways by the condition-specific models.

 

Fig. 2

Differences in the use of the TCA cycle by the CCRF-CEM

Differences in the use of the TCA cycle by the CCRF-CEM

Differences in the use of the TCA cycle by the CCRF-CEM model (red) and the Molt-4 model (blue).
The table provides the median values of the sampling results. Negative values in histograms and Table

  • describe reversible  reactions with flux in the reverse direction.

There are multiple reversible  reactions for the transformation of

  1. isocitrate and α-ketoglutarate,
  2. malate and  fumarate, and
  3. succinyl-CoA and succinate.

These reactions are  unbounded,  and therefore histograms are not shown.
The details of participating cofactors  have been removed.

Atp ATP, cit citrate, adp ADP, pi phosphate, oaa oxaloacetate, accoa acetyl-CoAcoa coenzyme-A,
icit isocitrate, αkg α-ketoglutarate, succcoa succinyl-CoAsucc succinate, fumfumarate, mal malate,
oxa oxaloacetate,  pyr pyruvate, lac lactate, ala alanine, gln glutamine, ETC electron transport  chain.

 

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http://dx.doi.org:/10.1007/s11306-014-0721-3 
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  1.  K. Aurich _ G. Paglia _ O ´ . Rolfsson _ S. Hrafnsdo´ ttir _
  2. Magnu´sdo´ ttir _ B. Ø. Palsson _ R. M. T. Fleming _ I. Thiele. Center for Systems Biology,
    University of Iceland, Reykjavik, Iceland
  3.  K. Aurich _ R. M. T. Fleming _ I. Thiele (&). Luxembourg Centre for Systems Biomedicine,
    University of Luxembourg, Campus Belval, Esch-Sur-Alzette, Luxembourg
    e-mail: ines.thiele@uni.lu
  4. M. Stefaniak. School of Health Science, Faculty of Food Science and Nutrition,
    University of Iceland, Reykjavik, Iceland
  5. Ø. Palsson. Department of Bioengineering, University of California San Diego, La Jolla, CA, USA

http://link.springer.com/static-content/images/404/art%253A10.1007%252
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Fig. 3

Fatty acid oxidation and ETC _Fig3

Fatty acid oxidation and ETC _Fig3

 

Sampling reveals different utilization of oxidative phosphorylation by the

  • generated models.

Different distributions are observed for the CCRF-CEM model (red) and the Molt-4 model (blue).

  • Molt-4 has higher  median  flux through ETC reactions II–IV.

The table provides the median values  of the sampling results. Negative values in the histograms and in the table describe

  • reversible reactions with flux in the reverse direction.

Both models lack Complex I of the ETC because of constraints

  • arising from the mapping of transcriptomic data.

Electron transfer flavoprotein and

  • electron transfer flavoprotein–ubiquinone oxidoreductase
  •  both also carry higher flux in the Molt-4 model

 

2.1.6 Experimental validation of energy and redox status of CCRF-CEM and Molt-4 cells

Cancer cells have to balance their needs

  •  for energy and biosynthetic precursors, and they have
  • to maintain redox homeostasis to proliferate (Cairns et al. 2011).

We conducted enzymatic assays of cell lysates to measure levels and/or ratios of

  • ATP,
  • NADPH + NADP,
  • NADH + NAD, and
  • glutathione.

These measurements were used to provide support for

  • the in silico predicted metabolic differences (Fig. 4).

Additionally, an Oxygen Radical Absorbance Capacity (ORAC) assay was used

  • to evaluate the cellular antioxidant status (Fig. 4B).

Total concentrations of NADH + NAD, GSH + GSSG, NADPH + NADP and ATP, were higher in Molt-4 cells  (Fig. 4A).

The higher ATP concentration in Molt-4 cells could either result from

  • high production rates, or intracellular  accumulation connected to high or
  • low reactions fluxes (Fig. 4A).

Our simplified view that oxidative Molt-4 produces less ATP and was contradicted by

  • the higher ATP concentrations measured (Fig. 4L).

Yet we want to emphasize that concentrations

  • cannot be compared to flux values,
  • since we are modeling at steady-state.

NADH/NAD+ ratios for both cell lines were shifted toward NADH (Fig. 4D, E), but

  • the shift toward NADH was more pronounced in CCRF-CEM (Fig. 4E),
  • which matched  our expectation based on the higher utilization of
  • glycolysis and 2-oxoglutarate  dehydrogenase in the CCRF-CEM model (Fig. 4L).

 

Fig. 4 (not shown)

A–K  Experimentally determined ATP, NADH + NAD, NADPH + NADP, and GSH + GSSG concentrations, and ROS detoxification in the CCRF-CEM and Molt-4 cells.

L Expectations for cellular energy and redox states. Expectations are based on predicted metabolic differences of the Molt-4 and CCRF-CEM models

2.1.7 Comparison of network utilization and alteration in gene expression

With the assumption that

  • differential expression of particular genes would cause reaction flux changes,

we determined how the differences in gene expression (between CCRF-CEM and Molt-4)

  • compared to the flux differences observed in the  models.

Specifically, we checked whether the reactions associated with genes upregulated
(significantly more expressed in CCRF-CEM cells compared to Molt-4  cells)

  • were indeed more utilized by the CCRF-CEM model,

and we  checked  whether downregulated genes

  • were associated with reactions more utilized by the Molt-4 model.

The set of downregulated genes was associated with 15 reactions, and

  • the set of 49 upregulated genes was associated with 113 reactions in the models.

Reactions were defined as differently utilized

  • if the difference in flux exceeded 10 % (considering only non-loop reactions).

Of the reactions associated with upregulated genes,

  • 72.57 % were more utilized by the CCRF-CEM model, and
  • 2.65 % were more utilized by the Molt-4 model (File S1, Table S7).

In contrast, all 15 reactions associated with the 12 downregulated genes

  • were more utilized in the CCRF-CEM model (File S1, Table S8).

After this initial analysis, we approached the question from a different angle, asking

  • whether the majority of the reactions associated with each individual gene
  • upregulated in CCRF-CEM were more utilized by the CCRF-CEM model.
  •  this was the case for 77.55 % of the upregulated genes.

The majority of reactions associated with two (16.67 %) downregulated genes

  • were more utilized by the Molt-4 model.

Taken together, our comparisons of the

  • direction of gene expression with the fluxes of the two cancer cell-line models
  • confirmed that reactions associated with upregulated genes in the CCRF-CEM
    cells were generally more utilized by the CCRF-CEM model.

2.1.8 Accumulation of DEGs and AS genes at key metabolic steps

After we confirmed that most reactions associated with upregulated genes

  • were more utilized by the CCRF-CEM model,

we checked the locations of DEGs within the network. In this analysis, we paid special attention to

  • the central metabolic pathways that we had found
  • to be distinctively utilized by the two models.

Several DEGs and AS events were associated with

  • glycolysis,
  • the ETC,
  • pyruvate metabolism, and
  • the PPP (Table 1).

 

Table 1

DEGs and AS events of central metabolic and cancer-related pathways

Full lists of DEGs and AS are provided in the supplementary material.

Upregulated significantly more expressed in CCRF-CEM compared to Molt-4 cells

PPP pentose phosphate pathway, OxPhos oxidative phosphorylation, Glycolysis/gluconglycolysis/gluconeogenesis, Pyruvate met. pyruvate metabolism

Moreover, in glycolysis, the DEGs and/or AS genes

  • were associated with all three rate-limiting steps, i.e., the steps mediated by
  1. hexokinase,
  2. pyruvate kinase, and
  3. phosphofructokinase.

Of these key enzymes,

  • hexokinase 1 (Entrez Gene ID: 3098) was alternatively spliced,
  • pyruvate kinase (PKM, Entrez gene ID: 5315) was significantly more
    expressed in the CCRF-CEM cells (Table 1),

in agreement with the higher in silico predicted flux.

However, in contrast to the observed

  • higher utilization of glycolysis in the CCRF-CEM model,
  • the gene associated with the rate-limiting glycolysis step, phosphofructokinase (Entrez Gene ID: 5213),
  • was significantly upregulated in Molt-4 cells relative to CCRF-CEM cells.

This higher expression was detected for only a single isozyme, however. Two of
the three genes associated with phosphofructokinase were also subject to
alternative splicing (Table 1). In addition to the key enzymes, fructose
bisphosphate aldolase (Entrez Gene ID: 230) was also significantly

  • upregulated in Molt-4 cells relative to CCRF-CEM cells,
  • in contrast to the predicted higher utilization of glycolysis in the CCRF-CEM model.

Additionally, glucose-6P-dehydrogenase (G6PD), which catalyzes

  • the first reaction and committed step of the PPP,
  • was an AS gene (Table 1).

A second AS gene associated with

  •  the PPP reaction of the deoxyribokinase
  • was RBKS (Entrez Gene ID: 64080).

This gene is also associated with ribokinase, but ribokinase was removed

  • because of the lack of ribose uptake or secretion.

Single AS genes were associated with different complexes of the ETC (Table 1).

Literature query revealed that at least 13 genes associated with alternative

  • splicing events were mentioned previously in connection with both alternative
    splicing and cancer (File S1, Table S14), and
  • 37 genes were associated with cancer, e.g., upregulated, downregulated at the
    level of mRNA or protein, or otherwise
  • connected to cancer metabolism and signaling.

One general observation was that there was a surprising

  • accumulation of metabolite transporters among the AS.

Overall, the high incidence of

  • differential gene expression events at metabolic control points
  • increases the plausibility of the in silico predictions.

 

2.1.9 Single gene deletion

Analyses of essential genes in metabolic models have been used

  • to predict candidate drug targets for cancer cells (Folger et al. 2011).

Here, we conducted an in silico gene deletion study for all model genes to identify

  • a unique set of knock-out (KO) genes
  • for each condition-specific cell line model.

The analysis yielded 63 shared lethal KO genes and

  • distinct sets of KO genes for the CCRF-CEM model (11 genes) and the Molt-4 model (3 genes).

For three of the unique CCRF-CEM KO genes,

  • the genes were only present in the CCRF-CEM model (File S1, Table S9).

 

The essential genes for both models were then

  • related to the cell-line-specific differences in metabolite uptake and secretion (Fig. 1B).

The CCRF-CEM model

  1. needed to generate putrescine from ornithine
    (ORNDC, Entrez Gene ID: 4953)
  2. to subsequently produce 5-methylthioadenosine for secretion (Fig. 1B).
  3. S-adenosylmethioninamine produced by adenosylmethionine decarboxylase
    (arginine and proline metabolism, associated with Entrez Gene ID: 262)
  • is a substrate required for generation of 5-methylthioadenosine.

Another example of a KO gene connected to an enforced exchange reaction was

  • glutamic-oxaloacetic transaminase 1 (GOT1, Entrez Gene ID: 2805).

Without GOT1, the CCRF-CEM model was forced to secrete

  • 4-hydroxyphenylpyruvate (Fig. 1B),
  • the second product of tyrosine transaminase,
  • which is produced only by that enzyme.

 

One KO gene in the Molt-4 model (Entrez Gene ID: 26227) was associated with

  • phosphoglycerate dehydrogenase (PGDH),
  • which catalyzes the conversion of 3-phospho-d-glycerate to 3-phosphohydroxypyruvate
  • while generating NADH from NAD+.

This KO gene is particularly interesting, given

  • the involvement of this reaction in a novel pathway for ATP generation in rapidly proliferating cells
    (Locasale et al. 2011; Vander Heiden 2011; Vazquez et al. 2011).

Reactions associated with unique KO genes were in many cases utilized more by the model, in which

  • the gene KO was lethal,
  • underlining the potential importance of these reactions for the models.

Thus, single gene deletion provided unique sets of lethal genes that could be

  • specifically targeted to kill these cells.

 

3 Discussion

In the current study, we explored the possibility of

  • semi-quantitatively integrating metabolomic data with
  • the human genome-scale reconstruction to facilitate analysis.

By constructing condition-specific cell line models

  • to provide a structured framework,
  • we derived insights that could not have been obtained from data analysis alone.

We derived condition-specific cell line models

  • for CCRF-CEM and
  • Molt-4 cells

that were able to explain the observed exo-metabolomic differences (Fig. 1B).

Despite the overall similarities between the models, the analysis revealed

  • distinct usage of central metabolic pathways (Figs. 234),
  • which we validated based on experimental data and
  • differential gene expression.

The additional data sufficiently supported

  • metabolic differences in the cell lines,
  • providing confidence in the generated models and the model-based predictions.

We used the validated models

  • to predict unique sets of lethal genes
  • to identify weak links in each model.

These weak links may represent potential drug targets.

Integrating omics data with the human genome-scale reconstruction

  • provides a structured framework (i.e., pathways)
  • that is based on careful consideration of the available biochemical literature
    (Thiele and Palsson2010).

This network context can simplify omics data analysis, and

  • it allows even non-biochemical experts
  • to gain fast and comprehensive insights
  • into the metabolic aspects of omics data sets.

Compared to transcriptomic data,

  • methods for the integration and analysis of metabolomic data
  • in the context of metabolic models are less well established,

although it is an active field of research (Li et al. 2013; Paglia et al. 2012b).
In contrast to other studies, our approach emphasizes

  • the representation of experimental conditions rather than
  • the reconstruction of a generic, cell-line-specific network,
  • which would require the combination of data sets from
  • many experimental conditions and extensive manual curation.

Rather, our way of model construction allowed us to efficiently

  • assess the metabolic characteristics of cells.

Despite the fact, that only a limited number of exchanged metabolites can be

  • measured by available metabolomics platforms and
  • at reasonable time-scale,

and that pathways of measured metabolites might still be unknown to date
(File S1, Tables S2–S3), our methods have the potential

  • to reveal metabolic characteristics of cells
  • which could be useful for biomedicine and personalized health.

The reasons why some cancers respond to certain treatments and not others
remain unclear, and choosing a treatment for a specific patient is often difficult
(Vander Heiden 2011). One potential application of our approach could be the
characterization of cancer phenotypes to explore how cancer cells or other cell
types

  • with particular metabolic characteristics respond to drugs.

The generation of our condition-specific cell line models involved

  • only limited manual curation,
  • making this approach a fast way to place metabolomic data
  • into a network context.

Model building mainly involves

  • the rigid reduction of metabolite exchanges
  • to match the observed metabolite exchange pattern
  • with as few additional metabolite exchanges as possible.

It should be noted that this reduction determines,

  • which pathways can be utilized by the model.

Our approach mostly conserved the internal network redundancy. However, a

  • more significant reduction may be achieved using different data.

Generally, a trade-off exists between the reduction of the internal network and

  • the increasing number of network gaps that need to be curated
  • by using additional omics data, such as transcriptomics and proteomics.

One way to prevent the emergence of network gaps would be

  • to use mapping algorithms that conserve network functionality,
    such as GIMME (Becker and Palsson 2008).

However, several additional methods exist for the integration of
transcriptomic data (Blazier and Papin 2012), and

  • which model-building method is best depends on the available data.

Interestingly, the lack of a significant contribution of our

  • gene expression data to the reduction of network size
  • suggests that the use of transcriptomic data is not necessary
  • to identify distinct metabolic strategies;
  • rather, the integration of exo-metabolomic data alone
    may provide sufficient insight.

However, sampling of the cell line models constrained

  • according to the exo-metabolomic profiles only, or
  • increasing the cutoff for the generation of absent and present calls (p < 0.01),
  • did not yield the same insights as presented herein (File S1, Table S18).

Only recently Gene Inactivation Moderated by Metabolism, Metabolomics and
Expression (GIM(3)E) became available, which

  • enforces minimum turnover of detected metabolites
  • based on intracellular metabolomics data as well as
  • gene expression microarray data (Schmidt et al. 2013).

In contrast to this approach, we emphasized our analysis on the

  • relative differences in the exo-metabolomic data of two cell lines.

GIM(3)E constitutes another integration method when the analysis should be

  • emphasized on intracellular metabolomics data (Schmidt et al. 2013).

The metabolic differences predicted by the models are generally plausible.
Cancers are known to be heterogeneous (Cairns et al. 2011), and

  • the contribution of oxidative phosphorylation to cellular ATP production
    may vary (Zu and Guppy 2004).

Moreover, leukemia cell lines have been shown

  • to depend on glucose, glutamine, and fatty acids to varying extents
  • to support proliferation.

Such dependence may cause the cells to adapt their metabolism

  • to the environmental conditions (Suganuma et al. 2010).

In addition to identifying supporting data in the literature, we performed

  • several analyses to validate the models and model predictions.

Our expectations regarding the levels and ratios of metabolites

  • relevant to energy and redox state were largely met (Fig. 4L).

The more pronounced shift of the NADH/NAD+ ratio

  • toward NADH in the CCRF-CEM cells
  • was in agreement with the predicted Warburg phenotype (Fig. 4),
  • and the higher lactate secretion in the CCRF-CEM cells (File S2, Fig. S2)
  • implies an increase in NADH relative to NAD+
    (Chiarugi et al. 2012; Nikiforov et al. 2011), again
  • matching the known Warburg phenotype.

ROS production is enhanced in certain types of cancer (Droge 2002; Ha et al. 2000), and

  • the generation of ROS is thought to contribute to
  1. mutagenesis,
  2. tumor promotion, and
  3. tumor progression (Dreher and Junod1996; Ha et al. 2000).

However, decreased mitochondrial glucose oxidation and

  • a transition to aerobic glycolysis
  • protect cells against ROS damage during biosynthesis and cell division
    (Brand and Hermfisse1997).

The higher ROS detoxification capability in Molt-4 cells, in combination with

  • higher spermidine dismutase utilization by the Molt-4 model (Fig. 4),
  • provided a consistent picture of the predicted respiratory phenotype (Fig. 4L).

Control of NADPH maintains the redox potential through GSH and

  • protects against oxidative stress, yet
  • changes in the NADPH ratio in response to oxidative damage
  • are not well understood (Ogasawara et al.2009).

Under stress conditions, as assumed for Molt-4 cells,

  • the NADPH/NADP+ ratio is expected to decrease because of
  • the continuous reduction of GSSG (Fig. 4L), and
  • this was confirmed in the Molt-4 cells (Fig. 4).

The higher amounts of GSH found in Molt-4 cells in vitro may demonstrate

  • an additional need for ROS scavengers because of
  • a greater reliance on oxidative metabolism.

Cancer is related to metabolic reprogramming, which results from

  • alterations of gene expression and
  • the expression of specific isoforms or
  • splice forms to support proliferation
    (Cortes-Cros et al. 2013; Marin-Hernandez et al. 2009).

The gene expression differences detected between the two cell lines in this study
supported the existence of

  • metabolic differences in these cell lines, particularly because
  • key steps of the metabolic pathways central to cancer metabolism
  • seemed to be differentially regulated (Table 1).

The detailed analysis of the respective

  • differences on the pathway fluxes exceeds the scope of this study, which was to
  • demonstrate the potential of the integration of exo-metabolomic data into the network context.

We found discrepancies between differential gene regulation and

  • the flux differences between the two models as well as
  • the utilization AS gene-associated reaction.

This is not surprising, since analysis of the detailed system is required

  • to make any further assumptions on the impact that
  • the differential regulation or splicing might have on the reaction flux,
  • given that for many of the concerned enzymes isozymes exist, or
  • only one of multiple subunits of a protein complex was concerned.

Additionally, reaction fluxes are regulated by numerous post-translational factors, e.g.,

  • protein modification,
  • inhibition through proteins or metabolites,
  • alter reaction fluxes (Lenzen 2014),

which are out of the scope of constraint-based steady-state modeling.

Rather, the results of the presented  approach

  • demonstrate how the models can be used to generate
  • informed hypothesis that can guide experimental work.

The combination of our tailored metabolic models and

  • differential gene expression analysis seems well-suited
  • to determine the potential drivers
  • involved in metabolic differences between cells.

Such information could be valuable for drug discovery, especially when more

  • peripheral metabolic pathways are considered.

Statistical comparisons of gene expression data with sampling-derived flux data

  • could be useful in future studies (Mardinoglu et al. 2013).

A single-gene-deletion analysis revealed that PGDH was

  • a lethal KO gene for the Molt-4 model only.

Differences in PGDH protein levels

  • correspond to the amount of glycolytic carbon
  • diverted into glycine biosynthesis.

Rapidly proliferating cells may use an

  • alternative glycolytic pathway for ATP generation,
  • which may provide an advantage in the case of
  • extensive oxidative phosphorylation and proliferation
    (Locasale et al.2011; Vander Heiden 2011; Vazquez et al. 2011).

For breast cancer cell lines, variable dependency on

  • the expression of PGDH has already been demonstrated
    (Locasale et al. 2011).

This example of a unique KO gene demonstrates how

  • in silico gene deletion in metabolomics-driven models
  • can identify the metabolic pathways used by cancer cells.

This approach can provide valuable information for drug discovery.

In conclusion, our contextualization method produced

  • metabolic models that agreed in many ways with the validation data sets.

The analyses described in this study have great potential to reveal

  • the mechanisms of metabolic reprogramming,
  • not only in cancer cells but also in other cells affected by diseases, and
  • for drug discovery in general.

 

4.3 Analysis of the extracellular metabolome

Mass spectrometry analysis of the exo-metabolome was performed by
Metabolon®, Inc. (Durham, NC, USA) using a standardized analytical platform.
In total, 75 extracellular metabolites were detected in the initial data set for at
least 1 of the 2 cell lines (Paglia et al. 2012a). Of these metabolites, 15 were not
part of our global model and were discarded. Apart from being absent in our
global model, an independent search in HMDB (Wishart et al. 2013) revealed no
pathway information was available for most of these metabolites (File S1, Tables S2–S3).
It should be noted that metabolites e.g.,

  • N-acetylisoleucine,
  • N-acetyl-methionine or pseudouridine,

constitute protein and RNA degradation products, which were out of the scope
of the metabolic network.

Thiamin (Vitamin B1) was part of the minimal medium of essential compounds
supplied to both models.Riboflavin (Vitamin B2) and Trehalose were excluded
since these compounds cannot be produced by human cells. Erythrose and
fructose were also excluded. In contrast 46 metabolites that were part of the
global model. The data set included two different time points, which allowed us
to treat the increase/decrease of a metabolite signal between time points as

  • evidence for uptake or secretion when the change was greater than 5 %
    from what was observed in the control (File S1, Tables S2–S3).

We found 12 metabolites that were taken up by both cell lines and
10 metabolites that were commonly secreted by both cell lines over
the course of the experiment.

Molt-4 cells took up three metabolites not taken up by CCRF-CEM cells, and
secreted one metabolite not secreted by CCRF-CEM cells. Two of the three
uniquely uptaken metabolites were essential amino acids:

  1. valine and
  2. methionine.

It is unlikely that these metabolites were not taken up by the CCRF-CEM cells,
and the CCRF-CEM model was allowed to take up this metabolite. Therefore,
no quantitative constraints were applied for the sampling analysis either.
CCRF-CEM cells had

  • four unique uptaken
  • and seven unique secreted metabolites
    (exchange not detected in Molt-4 cells).

 

4.4 Network refinement based on exo-metabolic data

Despite its comprehensiveness, the human metabolic reconstruction is

  • not complete with respect to extracellular metabolite transporters
    (Sahoo et al. 2014; Thiele et al. 2013).

Accordingly, we identified metabolite transport systems

  • from the literature for metabolites that were already part of the global model,
  • but whose extracellular transport was not yet accounted for.

Diffusion reactions were included whenever a respective transporter could not be identified.

In total, 34 reactions [11 exchange reactions, 16 transport reactions and 7 demand reactions
(File S1, Table S11)] were added to Recon 2 (Thiele et al. 2013), and 2 additional reactions
were added to the global model (File S1, Table S10).

4.5 Expression profiling

Molt-4 and CCRF-CEM cells were grown in advanced RPMI 1640 and 2 mM
GlutaMax, and the cells were resuspended in medium containing DMSO
(0.67 %) at a concentration of 5 × 105 cells/mL. The cell suspension (2 mL)
was seeded in 12-well plates in triplicate. After 48 h of growth, the cells
were collected by centrifugation at 201×g for 5 min. Cell pellets were snap-frozen
in liquid N2 and kept frozen until RNA extraction and analysis by Aros
(Aarhus, Denmark).

4.6 Analysis of transcriptomic data

We used the Affymetrix GeneChip Human Exon 1.0 ST Array to measure whole
genome exon expression. We generated detection above background (DABG) calls
using ROOT (version 22) and the XPS package for R (version 11.1), with Robust
Multi-array Analysis summarization. Calls for data mapping were assigned based
on p < 0.05 as the cutoff probability to distinguish presence versus absence for
the 1,278 model genes (File S1, Table S12).

Differential gene expression and alternative splicing analyses were performed by
using AltAnalyse software (v2.02beta) with default options on the raw data files
(CEL files). The Homo sapiens Ensemble 65 database was used, probe set filtering
was kept as DABG p < 0.05, and non-log expression < 70 was used for
constitutive probe sets to determine gene expression levels. For the comparison,
CCRF-CEM was the experimental group and Molt-4 was the baseline group. The
set of DEGs between cell lines was identified based on a p < 0.05 FDR cutoff
(File S1, Table S13A–B). Alternative splicing analysis was performed on core probe sets
with a minimum alternative exon score of 2 and a maximum absolute gene
expression change of 3 because alternative splicing is a less critical factor among
highly DEGs (File S1, Table S14). Gene expression data, complete lists of DABG p-values,
DEGs and alternative splicing events have been deposited in the Gene
Expression Omnibus
 (GEO) database (Accession number: GSE53123).

 

4.7 Deriving cell-type-specific subnetworks

Transcriptomic data were mapped to the model in a manual fashion (COBRA
function: deleteModelGenes). Specifically, reactions dependent on gene products
that were called as “absent” were constrained to zero, such that fluxes through
these reactions were disabled. Submodels were extracted based on the set of
reactions carrying flux (network pruning) by running fastFVA
(Gudmundsson and Thiele 2010) after mapping the metabolomic and
transcriptomic data using the COBRA toolbox (Schellenberger et al. 2011).

 

…..

 

Electronic supplementary material

Below is the link to the electronic supplementary material.

File S1. Supplementary material 1 (XLSX 915 kb)

File S2. Supplementary material 2 (DOCX 448 kb)

References

Antonucci, R., Pilloni, M. D., Atzori, L., & Fanos, V. (2012). Pharmaceutical research and metabolomics in the newborn. Journal of Maternal-Fetal and Neonatal Medicine, 25, 22–26.PubMedCrossRef

Barrett, T., Troup, D. B., Wilhite, S. E., Ledoux, P., Evangelista, C., Kim, I. F., et al. (2011). NCBI GEO: archive for functional genomics data sets—10 years on. Nucleic Acids Research, 39, D1005–D1010.PubMedCentralPubMedCrossRef

Beck, M., Schmidt, A., Malmstroem, J., Claassen, M., Ori, A., Szymborska, A., et al. (2011). The quantitative proteome of a human cell line.Molecular Systems Biology, 7, 549.PubMedCentralPubMedCrossRef

Becker, S. A., & Palsson, B. O. (2008). Context-specific metabolic networks are consistent with experiments. PLoS Computational Biology, 4, e1000082.PubMedCentralPubMedCrossRef

Blazier, A. S., & Papin, J. A. (2012). Integration of expression data in genome-scale metabolic network reconstructions. Frontiers in Physiology, 3, 299.PubMedCentralPubMedCrossRef

Bordbar, A., Lewis, N. E., Schellenberger, J., Palsson, B. O., & Jamshidi, N. (2010). Insight into human alveolar macrophage and M. tuberculosisinteractions via metabolic reconstructions. Molecular Systems Biology, 6, 422.PubMedCentralPubMedCrossRef

Bordbar, A., & Palsson, B. O. (2012). Using the reconstructed genome-scale human metabolic network to study physiology and pathology. Journal of Internal Medicine, 271, 131–141.PubMedCentralPubMedCrossRef

Brand, K. A., & Hermfisse, U. (1997). Aerobic glycolysis by proliferating cells: a protective strategy against reactive oxygen species. FASEB Journal, 11, 388–395.PubMed

Cairns, R. A., Harris, I. S., & Mak, T. W. (2011). Regulation of cancer cell metabolism. Nature Reviews Cancer, 11, 85–95.PubMedCrossRef

Chance, B., Sies, H., & Boveris, A. (1979). Hydroperoxide metabolism in mammalian organs. Physiological Reviews, 59, 527–605.PubMed

Chapman, E. H., Kurec, A. S., & Davey, F. R. (1981). Cell volumes of normal and malignant mononuclear cells. Journal of Clinical Pathology, 34, 1083–1090.PubMedCentralPubMedCrossRef

Chiarugi, A., Dolle, C., Felici, R., & Ziegler, M. (2012). The NAD metabolome—a key determinant of cancer cell biology. Nature Reviews Cancer, 12, 741–752.PubMedCrossRef

Cortes-Cros, M., Hemmerlin, C., Ferretti, S., Zhang, J., Gounarides, J. S., Yin, H., et al. (2013). M2 isoform of pyruvate kinase is dispensable for tumor maintenance and growth. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 110, 489–494.PubMedCentralPubMedCrossRef

Dreher, D., & Junod, A. F. (1996). Role of oxygen free radicals in cancer development. European Journal of Cancer, 32a, 30–38.PubMedCrossRef

Droge, W. (2002). Free radicals in the physiological control of cell function. Physiological Reviews, 82, 47–95.PubMed

Duarte, N. C., Becker, S. A., Jamshidi, N., Thiele, I., Mo, M. L., Vo, T. D., et al. (2007). Global reconstruction of the human metabolic network based on genomic and bibliomic data. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 104, 1777–1782.PubMedCentralPubMedCrossRef

Durot, M., Bourguignon, P. Y., & Schachter, V. (2009). Genome-scale models of bacterial metabolism: Reconstruction and applications. FEMS Microbiology Reviews, 33, 164–190.PubMedCentralPubMedCrossRef

Fleming, R. M., Thiele, I., & Nasheuer, H. P. (2009). Quantitative assignment of reaction directionality in constraint-based models of metabolism: Application to Escherichia coliBiophysical Chemistry, 145, 47–56.PubMedCentralPubMedCrossRef

Folger, O., Jerby, L., Frezza, C., Gottlieb, E., Ruppin, E., & Shlomi, T. (2011). Predicting selective drug targets in cancer through metabolic networks. Molecular Systems Biology, 7, 501.PubMedCentralPubMedCrossRef

Frezza, C., Zheng, L., Folger, O., Rajagopalan, K. N., MacKenzie, E. D., Jerby, L., et al. (2011). Haem oxygenase is synthetically lethal with the tumour suppressor fumarate hydratase. Nature, 477, 225–228.PubMedCrossRef

Ganske, F., & Dell, E. J. (2006). ORAC assay on the FLUOstar OPTIMA to determine antioxidant capacity. BMG LABTECH.

Gudmundsson, S., & Thiele, I. (2010). Computationally efficient flux variability analysis. BMC Bioinformatics, 11, 489.PubMedCentralPubMedCrossRef

Ha, H. C., Thiagalingam, A., Nelkin, B. D., & Casero, R. A, Jr. (2000). Reactive oxygen species are critical for the growth and differentiation of medullary thyroid carcinoma cells. Clinical Cancer Research, 6, 3783–3787.PubMed

Hyduke, D. R., Lewis, N. E., & Palsson, B. O. (2013). Analysis of omics data with genome-scale models of metabolism. Molecular BioSystems, 9, 167–174.PubMedCentralPubMedCrossRef

Jerby, L., & Ruppin, E. (2012). Predicting drug targets and biomarkers of cancer via genome-scale metabolic modeling. Clinical Cancer Research,18, 5572–5584.PubMedCrossRef

Jerby, L., Shlomi, T., & Ruppin, E. (2010). Computational reconstruction of tissue-specific metabolic models: Application to human liver metabolism.Molecular Systems Biology, 6, 401.PubMedCentralPubMedCrossRef

Jerby, L., Wolf, L., Denkert, C., Stein, G. Y., Hilvo, M., Oresic, M., et al. (2012). Metabolic associations of reduced proliferation and oxidative stress in advanced breast cancer. Cancer Research, 72, 5712–5720.PubMedCrossRef

Lenzen, S. (2014). A fresh view of glycolysis and glucokinase regulation: History and current status. Journal of Biological Chemistry, 289, 12189–12194.PubMedCrossRef

Lewis, N. E., Nagarajan, H., & Palsson, B. O. (2012). Constraining the metabolic genotype–phenotype relationship using a phylogeny of in silico methods. Nature Reviews Microbiology, 10, 291–305.PubMedCentralPubMed

Lewis, N. E., Schramm, G., Bordbar, A., Schellenberger, J., Andersen, M. P., Cheng, J. K., et al. (2010). Large-scale in silico modeling of metabolic interactions between cell types in the human brain. Nature Biotechnology, 28, 1279–1285.PubMedCentralPubMedCrossRef

Li, S., Park, Y., Duraisingham, S., Strobel, F. H., Khan, N., Soltow, Q. A., et al. (2013). Predicting network activity from high throughput metabolomics. PLoS Computational Biology, 9, e1003123.PubMedCentralPubMedCrossRef

Locasale, J. W., Grassian, A. R., Melman, T., Lyssiotis, C. A., Mattaini, K. R., Bass, A. J., et al. (2011). Phosphoglycerate dehydrogenase diverts glycolytic flux and contributes to oncogenesis. Nature Genetics, 43, 869–874.PubMedCentralPubMedCrossRef

Mardinoglu, A., Agren, R., Kampf, C., Asplund, A., Nookaew, I., Jacobson, P., et al. (2013). Integration of clinical data with a genome-scale metabolic model of the human adipocyte. Molecular Systems Biology, 9, 649.PubMedCentralPubMedCrossRef

Marin-Hernandez, A., Gallardo-Perez, J. C., Ralph, S. J., Rodriguez-Enriquez, S., & Moreno-Sanchez, R. (2009). HIF-1alpha modulates energy metabolism in cancer cells by inducing over-expression of specific glycolytic isoforms. Mini Reviews in Medicinal Chemistry, 9, 1084–1101.PubMedCrossRef

Mir, M., Wang, Z., Shen, Z., Bednarz, M., Bashir, R., Golding, I., et al. (2011). Optical measurement of cycle-dependent cell growth. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 108, 13124–13129.PubMedCentralPubMedCrossRef

Mo, M. L., Palsson, B. O., & Herrgard, M. J. (2009). Connecting extracellular metabolomic measurements to intracellular flux states in yeast. BMC Systems Biology, 3, 37.PubMedCentralPubMedCrossRef

Nikiforov, A., Dolle, C., Niere, M., & Ziegler, M. (2011). Pathways and subcellular compartmentation of NAD biosynthesis in human cells: From entry of extracellular precursors to mitochondrial NAD generation. The Journal of biological chemistry, 286, 21767–21778.PubMedCentralPubMedCrossRef

Ogasawara, Y., Funakoshi, M., & Ishii, K. (2009). Determination of reduced nicotinamide adenine dinucleotide phosphate concentration using high-performance liquid chromatography with fluorescence detection: Ratio of the reduced form as a biomarker of oxidative stress. Biological & Pharmaceutical Bulletin, 32, 1819–1823.CrossRef

Paglia, G., Hrafnsdottir, S., Magnusdottir, M., Fleming, R. M., Thorlacius, S., Palsson, B. O., et al. (2012a). Monitoring metabolites consumption and secretion in cultured cells using ultra-performance liquid chromatography quadrupole-time of flight mass spectrometry (UPLC-Q-ToF-MS).Analytical and Bioanalytical Chemistry, 402, 1183–1198.PubMedCrossRef

Paglia, G., Palsson, B. O., & Sigurjonsson, O. E. (2012b). Systems biology of stored blood cells: Can it help to extend the expiration date? Journal of Proteomics, 76, 163–167.PubMedCrossRef

Price, N. D., Schellenberger, J., & Palsson, B. O. (2004). Uniform sampling of steady-state flux spaces: Means to design experiments and to interpret enzymopathies. Biophysical Journal, 87, 2172–2186.PubMedCentralPubMedCrossRef

Reed, J. L., Famili, I., Thiele, I., & Palsson, B. O. (2006). Towards multidimensional genome annotation. Nature Reviews Genetics, 7, 130–141.PubMedCrossRef

Sahoo, S., Aurich, M. K., Jonsson, J. J., & Thiele, I. (2014). Membrane transporters in a human genome-scale metabolic knowledgebase and their implications for disease. Frontiers in Physiology, 5, 91.PubMedCentralPubMedCrossRef

Sahoo, S., & Thiele, I. (2013). Predicting the impact of diet and enzymopathies on human small intestinal epithelial cells. Human Molecular Genetics, 22, 2705–2722.PubMedCentralPubMedCrossRef

Schellenberger, J., & Palsson, B. O. (2009). Use of randomized sampling for analysis of metabolic networks. The Journal of biological chemistry,284, 5457–5461.PubMedCrossRef

Schellenberger, J., Que, R., Fleming, R. M., Thiele, I., Orth, J. D., Feist, A. M., et al. (2011). Quantitative prediction of cellular metabolism with constraint-based models: The COBRA Toolbox v2.0. Nature Protocols, 6, 1290–1307.PubMedCentralPubMedCrossRef

Schmidt, B. J., Ebrahim, A., Metz, T. O., Adkins, J. N., Palsson, B. O., & Hyduke, D. R. (2013). GIM3E: Condition-specific models of cellular metabolism developed from metabolomics and expression data. Bioinformatics (Oxford, England), 29, 2900–2908.CrossRef

Suganuma, K., Miwa, H., Imai, N., Shikami, M., Gotou, M., Goto, M., et al. (2010). Energy metabolism of leukemia cells: Glycolysis versus oxidative phosphorylation. Leukemia & Lymphoma, 51, 2112–2119.CrossRef

Thiele, I., & Palsson, B. O. (2010). A protocol for generating a high-quality genome-scale metabolic reconstruction. Nature Protocols, 5, 93–121.PubMedCentralPubMedCrossRef

Thiele, I., Price, N. D., Vo, T. D., & Palsson, B. O. (2005). Candidate metabolic network states in human mitochondria. Impact of diabetes, ischemia, and diet. The Journal of biological chemistry, 280, 11683–11695.PubMedCrossRef

Thiele, I., Swainston, N., Fleming, R. M., Hoppe, A., Sahoo, S., Aurich, M. K., et al. (2013). A community-driven global reconstruction of human metabolism. Nature Biotechnology, 31, 419–425.PubMedCrossRef

Uhlen, M., Oksvold, P., Fagerberg, L., Lundberg, E., Jonasson, K., Forsberg, M., et al. (2010). Towards a knowledge-based human protein Atlas.Nature Biotechnology, 28, 1248–1250.PubMedCrossRef

Vander Heiden, M. G. (2011). Targeting cancer metabolism: A therapeutic window opens. Nature Reviews Drug Discovery, 10, 671–684.PubMedCrossRef

Vazquez, A., Markert, E. K., & Oltvai, Z. N. (2011). Serine biosynthesis with one carbon catabolism and the glycine cleavage system represents a novel pathway for ATP generation. PLoS ONE, 6, e25881.PubMedCentralPubMedCrossRef

Wishart, D. S., Jewison, T., Guo, A. C., Wilson, M., Knox, C., Liu, Y., et al. (2013). HMDB 3.0—The human metabolome database in 2013. Nucleic Acids Research, 41, D801–D807.PubMedCentralPubMedCrossRef

Zu, X. L., & Guppy, M. (2004). Cancer metabolism: Facts, fantasy, and fiction. Biochemical and Biophysical Research Communications, 313, 459–465.PubMedCrossRef

 

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Metabolomics, Metabonomics and Functional Nutrition: the next step in nutritional metabolism and biotherapeutics

Metabolomics, Metabonomics and Functional Nutrition: the next step in nutritional metabolism and biotherapeutics

Reviewer and Curator: Larry H. Bernstein, MD, FCAP 

 

The human genome is estimated to encode over 30,000 genes, and to be responsible for generating more than 100,000 functionally distinct proteins. Understanding the interrelationships among

  1. genes,
  2. gene products, and
  3. dietary habits

is fundamental to identifying those who will benefit most from or be placed at risk by intervention strategies.

Unraveling the multitude of

  • nutrigenomic,
  • proteomic, and
  • metabolomic patterns

that arise from the ingestion of foods or their

  • bioactive food components

will not be simple but is likely to provide insights into a tailored approach to diet and health. The use of new and innovative technologies, such as

  • microarrays,
  • RNA interference, and
  • nanotechnologies,

will provide needed insights into molecular targets for specific bioactive food components and

  • how they harmonize to influence individual phenotypes(1).

Nutrigenetics asks the question how individual genetic disposition, manifesting as

  • single nucleotide polymorphisms,
  • copy-number polymorphisms and
  • epigenetic phenomena,

affects susceptibility to diet.

Nutrigenomics addresses the inverse relationship, that is how diet influences

  • gene transcription,
  • protein expression and
  • metabolism.

A major methodological challenge and first pre-requisite of nutrigenomics is integrating

  • genomics (gene analysis),
  • transcriptomics (gene expression analysis),
  • proteomics (protein expression analysis) and
  • metabonomics (metabolite profiling)

to define a “healthy” phenotype. The long-term deliverable of nutrigenomics is personalised nutrition (2).

Science is beginning to understand how genetic variation and epigenetic events

  • alter requirements for, and responses to, nutrients (nutrigenomics).

At the same time, methods for profiling almost all of the products of metabolism in a single sample of blood or urine are being developed (metabolomics). Relations between

  • diet and nutrigenomic and metabolomic profiles and
  • between those profiles and health

have become important components of research that could change clinical practice in nutrition.

Most nutrition studies assume that all persons have average dietary requirements, and the studies often

  • do not plan for a large subset of subjects who differ in requirements for a nutrient.

Large variances in responses that occur when such a population exists

  • can result in statistical analyses that argue for a null effect.

If nutrition studies could better identify responders and differentiate them from nonresponders on the basis of nutrigenomic or metabolomic profiles,

  • the sensitivity to detect differences between groups could be greatly increased, and
  • the resulting dietary recommendations could be appropriately targeted (3).

In recent years, nutrition research has moved from classical epidemiology and physiology to molecular biology and genetics. Following this trend,

  • Nutrigenomics has emerged as a novel and multidisciplinary research field in nutritional science that
  • aims to elucidate how diet can influence human health.

It is already well known that bioactive food compounds can interact with genes affecting

  • transcription factors,
  • protein expression and
  • metabolite production.

The study of these complex interactions requires the development of

  • advanced analytical approaches combined with bioinformatics.

Thus, to carry out these studies

  • Transcriptomics,
  • Proteomics and
  • Metabolomics

approaches are employed together with an adequate integration of the information that they provide(4).

Metabonomics is a diagnostic tool for metabolic classification of individuals with the asset of quantitative, non-invasive analysis of easily accessible human body fluids such as urine, blood and saliva. This feature also applies to some extent to Proteomics, with the constraint that

  • the latter discipline is more complex in terms of composition and dynamic range of the sample.

Apart from addressing the most complex “Ome”, Proteomics represents

  • the only platform that delivers not only markers for disposition and efficacy
  • but also targets of intervention.

Application of integrated Omic technologies will drive the understanding of

  • interrelated pathways in healthy and pathological conditions and
  • will help to define molecular ‘switchboards’,
  • necessary to develop disease related biomarkers.

This will contribute to the development of new preventive and therapeutic strategies for both pharmacological and nutritional interventions (5).

Human health is affected by many factors. Diet and inherited genes play an important role. Food constituents,

  • including secondary metabolites of fruits and vegetables, may
  • interact directly with DNA via methylation and changes in expression profiles (mRNA, proteins)
  • which results in metabolite content changes.

Many studies have shown that

  • food constituents may affect human health and
  • the exact knowledge of genotypes and food constituent interactions with
  • both genes and proteins may delay or prevent the onset of diseases.

Many high throughput methods have been employed to get some insight into the whole process and several examples of successful research, namely in the field of genomics and transcriptomics, exist. Studies on epigenetics and RNome significance have been launched. Proteomics and metabolomics need to encompass large numbers of experiments and linked data. Due to the nature of the proteins, as well as due to the properties of various metabolites, experimental approaches require the use of

  • comprehensive high throughput methods and a sufficiency of analysed tissue or body fluids (6).

New experimental tools that investigate gene function at the subcellular, cellular, organ, organismal, and ecosystem level need to be developed. New bioinformatics tools to analyze and extract meaning

  • from increasingly systems-based datasets will need to be developed.

These will require, in part, creation of entirely new tools. An important and revolutionary aspect of “The 2010 Project”  is that it implicitly endorses

  • the allocation of resources to attempts to assign function to genes that have no known function.

This represents a significant departure from the common practice of defining and justifying a scientific goal based on the biological phenomena. The rationale for endorsing this radical change is that

  • for the first time it is feasible to envision a whole-systems approach to gene and protein function.

This whole-systems approach promises to be orders of magnitude more efficient than the conventional approach (7).

The Institute of Medicine recently convened a workshop to review the state of the various domains of nutritional genomics research and policy and to provide guidance for further development and translation of this knowledge into nutrition practice and policy (8). Nutritional genomics holds the promise to revolutionize both clinical and public health nutrition practice and facilitate the establishment of

(a) genome-informed nutrient and food-based dietary guidelines for disease prevention and healthful aging,

(b) individualized medical nutrition therapy for disease management, and

(c) better targeted public health nutrition interventions (including micronutrient fortification and supplementation) that

  • maximize benefit and minimize adverse outcomes within genetically diverse human populations.

As the field of nutritional genomics matures, which will include filling fundamental gaps in

  • knowledge of nutrient-genome interactions in health and disease and
  • demonstrating the potential benefits of customizing nutrition prescriptions based on genetics,
  • registered dietitians will be faced with the opportunity of making genetically driven dietary recommendations aimed at improving human health.

The new era of nutrition research translates empirical knowledge to evidence-based molecular science (9). Modern nutrition research focuses on

  • promoting health,
  • preventing or delaying the onset of disease,
  • optimizing performance, and
  • assessing risk.

Personalized nutrition is a conceptual analogue to personalized medicine and means adapting food to individual needs. Nutrigenomics and nutrigenetics

  • build the science foundation for understanding human variability in
  • preferences, requirements, and responses to diet and
  • may become the future tools for consumer assessment

motivated by personalized nutritional counseling for health maintenance and disease prevention.

The primary aim of ―omic‖ technologies is

  • the non-targeted identification of all gene products (transcripts, proteins, and metabolites) present in a specific biological sample.

By their nature, these technologies reveal unexpected properties of biological systems.

A second and more challenging aspect of ―omic‖ technologies is

  • the refined analysis of quantitative dynamics in biological systems (10).

For metabolomics, gas and liquid chromatography coupled to mass spectrometry are well suited for coping with

  • high sample numbers in reliable measurement times with respect to
  • both technical accuracy and the identification and quantitation of small-molecular-weight metabolites.

This potential is a prerequisite for the analysis of dynamic systems. Thus, metabolomics is a key technology for systems biology.

In modern nutrition research, mass spectrometry has developed into a tool

  • to assess health, sensory as well as quality and safety aspects of food.

In this review, we focus on health-related benefits of food components and, accordingly,

  • on biomarkers of exposure (bioavailability) and bioefficacy.

Current nutrition research focuses on unraveling the link between

  • dietary patterns,
  • individual foods or
  • food constituents and

the physiological effects at cellular, tissue and whole body level

  • after acute and chronic uptake.

The bioavailability of bioactive food constituents as well as dose-effect correlations are key information to understand

  • the impact of food on defined health outcomes.

Both strongly depend on appropriate analytical tools

  • to identify and quantify minute amounts of individual compounds in highly complex matrices–food or biological fluids–and
  • to monitor molecular changes in the body in a highly specific and sensitive manner.

Based on these requirements,

  • mass spectrometry has become the analytical method of choice
  • with broad applications throughout all areas of nutrition research (11).

Recent advances in high data-density analytical techniques offer unrivaled promise for improved medical diagnostics in the coming decade. Genomics, proteomics and metabonomics (as well as a whole slew of less well known ―omics‖ technologies) provide a detailed descriptor of each individual. Relating the large quantity of data on many different individuals to their current (and possibly even future) phenotype is a task not well suited to classical multivariate statistics. The datasets generated by ―omics‖ techniques very often violate the requirements for multiple regression. However, another statistical approach exists, which is already well established in areas such as medicinal chemistry and process control, but which is new to medical diagnostics, that can overcome these problems. This approach, called megavariate analysis (MVA),

  • has the potential to revolutionise medical diagnostics in a broad range of diseases.

It opens up the possibility of expert systems that can diagnose the presence of many different diseases simultaneously, and

  • even make exacting predictions about the future diseases an individual is likely to suffer from (12).

Cardiovascular diseases

Cardiovascular diseases are the leading cause of morbidity and mortality in Western countries. Although coronary thrombosis is the final event in acute coronary syndromes,

  • there is increasing evidence that inflammation also plays a role in development of atherosclerosis and its clinical manifestations, such as
  • myocardial infarction, stroke, and peripheral vascular disease.

The beneficial cardiovascular health effects of

  • diets rich in fruits and vegetables are in part mediated by their flavanol content.

This concept is supported by findings from small-scale intervention studies with surrogate endpoints including

  1. endothelium-dependent vasodilation,
  2. blood pressure,
  3. platelet function, and
  4. glucose tolerance.

Mechanistically, short term effects on endothelium-dependent vasodilation

  • following the consumption of flavanol-rich foods, as well as purified flavanols,
  • have been linked to an increased nitric oxide bioactivity.

The critical biological target(s) for flavanols have yet to be identified (13), but we are beginning to see over the horizon.

Nutritional sciences

Nutrition sciences apply

  1. transcriptomics,
  2. proteomics and
  3. metabolomics

to molecularly assess nutritional adaptations.

Transcriptomics can generate a

  • holistic overview on molecular changes to dietary interventions.

Proteomics is most challenging because of the higher complexity of proteomes as compared to transcriptomes and metabolomes. However, it delivers

  • not only markers but also
  • targets of intervention, such as
  • enzymes or transporters, and
  • it is the platform of choice for discovering bioactive food proteins and peptides.

Metabolomics is a tool for metabolic characterization of individuals and

  • can deliver metabolic endpoints possibly related to health or disease.

Omics in nutrition should be deployed in an integrated fashion to elucidate biomarkers

  • for defining an individual’s susceptibility to diet in nutritional interventions and
  • for assessing food ingredient efficacy (14).

The more elaborate tools offered by metabolomics opened the door to exploring an active role played by adipose tissue that is affected by diet, race, sex, and probably age and activity. When the multifactorial is brought into play, and the effect of changes in diet and activities studied we leave the study of metabolomics and enter the world of ―metabonomics‖. Adiponectin and adipokines arrive (15-22). We shall discuss ―adiposity‖ later.

Potential Applications of Metabolomics

Either individually or grouped as a profile, metabolites are detected by either

  • nuclear magnetic resonance spectroscopy or mass spectrometry.

There is potential for a multitude of uses of metabolome research, including

  1. the early detection and diagnosis of cancer and as
  2. both a predictive and pharmacodynamic marker of drug effect.

However, the knowledge regarding metabolomics, its technical challenges, and clinical applications is unappreciated

  • even though when used as a translational research tool,
  • it can provide a link between the laboratory and clinic.

Precise numbers of human metabolites is unknown, with estimates ranging from the thousands to tens of thousands. Metabolomics is a term that encompasses several types of analyses, including

(a) metabolic fingerprinting, which measures a subset of the whole profile with little differentiation or quantitation of metabolites;

(b) metabolic profiling, the quantitative study of a group of metabolites, known or unknown, within or associated with a particular metabolic pathway; and

(c) target isotope-based analysis, which focuses on a particular segment of the metabolome by analyzing

  • only a few selected metabolites that comprise a specific biochemical pathway.

 

Dynamic Construct of the –Omics

Dynamic Construct of the –Omics

 

Dynamic Construct of the –Omics

 

 

Iron metabolism – Anemia

Hepcidin is a key hormone governing mammalian iron homeostasis and may be directly or indirectly involved in the development of most iron deficiency/overload and inflammation-induced anemia. The anemia of chronic disease (ACD) is characterized by macrophage iron retention induced by cytokines and hepcidin regulation. Hepcidin controls cellular iron efflux on binding to the iron export protein ferroportin. While patients present with both ACD and iron deficiency anemia (ACD/IDA), the latter results from chronic blood loss. Iron retention during inflammation occurs in macrophages and the spleen, but not in the liver. In ACD, serum hepcidin concentrations are elevated, which is related to reduced duodenal and macrophage expression of ferroportin. Individuals with ACD/IDA have significantly lower hepcidin levels than ACD subjects. ACD/IDA patients, in contrast to ACD subjects, were able to absorb dietary iron from the gut and to mobilize iron from macrophages. Hepcidin elevation may affect iron transport in ACD and ACD/IDA and it is more responsive to iron demand with IDA than to inflammation. Hepcidin determination may aid in selecting appropriate therapy for these patients (23).

There is correlation between serum hepcidin, iron and inflammatory indicators associated with anemia of chronic disease (ACD), ACD, ACD concomitant iron-deficiency anemia (ACD/IDA), pure IDA and acute inflammation (AcI) patients. Hepcidin levels in anemia types were statistically different, from high to low: ACD, AcI > ACD/IDA > the control > IDA. Serum ferritin levels were significantly increased in ACD and AcI patients but were decreased significantly in ACD/IDA and IDA. Elevated serum EPO concentrations were found in ACD, ACD/IDA and IDA patients but not in AcI patients and the controls. A positive correlation exists between hepcidin and IL-6 levels only in ACD/IDA, AcI and the control groups. A positive correlation between hepcidin and ferritin was marked in the control group, while a negative correlation between hepcidin and ferritin was noted in IDA. The significant negative correlation between hepcidin expression and reticulocyte count was marked in both ACD/IDA and IDA groups. If the hepcidin role in pathogenesis of ACD, ACD/IDA and IDA, it could be a potential marker for detection and differentiation of these anemias (24).

Cancer

Because cancer cells are known to possess a highly unique metabolic phenotype, development of specific biomarkers in oncology is possible and might be used in identifying fingerprints, profiles, or signatures to detect the presence of cancer, determine prognosis, and/or assess the pharmacodynamic effects of therapy (25).

HDM2, a negative regulator of the tumor suppressor p53, is over-expressed in many cancers that retain wild-type p53. Consequently, the effectiveness of chemotherapies that induce p53 might be limited, and inhibitors of the HDM2–p53 interaction are being sought as tumor-selective drugs. A binding site within HDM2 has been dentified which can be blocked with peptides inducing p53 transcriptional activity. A recent report demonstrates the principle using drug-like small molecules that target HDM2 (26).

Obesity, CRP, interleukins, and chronic inflammatory disease

Elevated CRP levels and clinically raised CRP levels were present in 27.6% and 6.7% of the population, respectively. Both overweight (body mass index [BMI], 25-29.9 kg/m2) and obese (BMI, 30 kg/m2) persons were more likely to have elevated CRP levels than their normal-weight counterparts (BMI, <25 kg/m2). After adjusting for potential confounders, the odds ratio (OR) for elevated CRP was 2.13 for obese men and 6.21 for obese women. In addition, BMI was associated with clinically raised CRP levels in women, with an OR of 4.76 (95% CI, 3.42-6.61) for obese women. Waist-to-hip ratio was positively associated with both elevated and clinically raised CRP levels, independent of BMI. Restricting the analyses to young adults (aged 17-39 years) and excluding smokers, persons with inflammatory disease, cardiovascular disease, or diabetes mellitus and estrogen users did not change the main findings (27).

A study of C-reactive protein and interleukin-6 with measures of obesity and of chronic infection as their putative determinants related levels of C-reactive protein and interleukin-6 to markers of the insulin resistance syndrome and of endothelial dysfunction. Levels of C-reactive protein were significantly related to those of interleukin-6 (r=0.37, P<0.0005) and tumor necrosis factor-a (r=0.46, P<0.0001), and concentrations of C-reactive protein were related to insulin resistance as calculated from the homoeostasis model and to markers of endothelial dysfunction (plasma levels of von Willebrand factor, tissue plasminogen activator, and cellular fibronectin). A mean standard deviation score of levels of acute phase markers correlated closely with a similar score of insulin resistance syndrome variables (r=0.59, P<0.00005) and the data suggested that adipose tissue is an important determinant of a low level, chronic inflammatory state as reflected by levels of interleukin-6, tumor necrosis factor-a, and C-reactive protein (28).

A number of other studies have indicated the inflammatory ties of visceral obesity to adipose tissue metabolic profiles, suggesting a role in ―metabolic syndrome‖. There is now a concept of altered liver metabolism in ―non-alcoholic‖ fatty liver disease (NAFLD) progressing from steatosis to steatohepatitis (NASH) (31,32).

These unifying concepts were incomprehensible 50 years ago. It was only known that insulin is anabolic and that insulin deficiency (or resistance) would have consequences in the point of entry into the citric acid cycle, which generates 16 ATPs. In fat catabolism, triglycerides are hydrolyzed to break them into fatty acids and glycerol. In the liver the glycerol can be converted into glucose via dihydroxyacetone phosphate and glyceraldehyde-3-phosphate by way of gluconeogenesis. In the case of this cycle there is a tie in with both catabolism and anabolism.

 

TCA_reactions

TCA_reactions

 http://www.newworldencyclopedia.org/entry/Image:TCA_reactions.gif

 

For bypass of the Pyruvate Kinase reaction of Glycolysis, cleavage of 2 ~P bonds is required. The free energy change associated with cleavage of one ~P bond of ATP is insufficient to drive synthesis of phosphoenolpyruvate (PEP), since PEP has a higher negative G of phosphate hydrolysis than ATP.

The two enzymes that catalyze the reactions for bypass of the Pyruvate Kinase reaction are the following:

(a) Pyruvate Carboxylase (Gluconeogenesis) catalyzes:

pyruvate + HCO3 + ATP — oxaloacetate + ADP + Pi

(b) PEP Carboxykinase (Gluconeogenesis) catalyzes:

oxaloacetate + GTP — phosphoenolpyruvate + GDP + CO2

The concept of anomalies in the pathways with respect to diabetes was sketchy then, and there was much to be filled in. This has been substantially done, and is by no means complete. However, one can see how this comes into play with diabetic ketoacidosis accompanied by gluconeogenesis and in severe injury or sepsis with peripheral proteolysis to provide gluconeogenic precursors. The reprioritization of liver synthetic processes is also brought into play with the conundrum of protein-energy malnutrition.

The picture began to be filled in with the improvements in technology that emerged at the end of the 1980s with the ability to profile tissue and body fluids by NMR and by MS. There was already a good inkling of a relationship of type 2 diabetes to major indicators of CVD (29,30). And a long suspected relationship between obesity and type 2 diabetes was evident. But how did it tie together?

End Stage Renal Disease and Cardiovascular Risk

Mortality is markedly elevated in patients with end-stage renal disease. The leading cause of death is cardiovascular disease.

As renal function declines,

  • the prevalence of both malnutrition and cardiovascular disease increase.

Malnutrition and vascular disease correlate with the levels of

  • markers of inflammation in patients treated with dialysis and in those not yet on dialysis.

The causes of inflammation are likely to be multifactorial. CRP levels are associated with cardio-vascular risk in the general population.

The changes in endothelial cell function,

  • in plasma proteins, and
  • in lpiids in inflammation

are likely to be atherogenic.

That cardiovascular risk is inversely correlated with serum cholesterol in dialysis patients, suggests that

  • hyperlipidemia plays a minor role in the incidence of cardiovascular disease.

Hypoalbuminemia, ascribed to malnutrition, has been one of the most powerful risk factors that predict all-cause and cardiovascular mortality in dialysis patients. The presence of inflammation, as evidenced by increased levels of specific cytokines (interleukin-6 and tumor necrosis factor a) or acute-phase proteins (C-reactive protein and serum amyloid A), however, has been found to be associated with vascular disease in the general population as well as in dialysis patients. Patients have

  • loss of muscle mass and changes in plasma composition—decreases in serum albumin, prealbumin, and transferrin levels, also associated with malnutrition.

Inflammation alters

  • lipoprotein structure and function as well as
  • endothelial structure and function

to favor atherogenesis and increases

  • the concentration of atherogenic proteins in serum.

In addition, proinflammatory compounds, such as

  • advanced glycation end products, accumulate in renal failure, and
  • defense mechanisms against oxidative injury are reduced,

contributing to inflammation and to its effect on the vascular endothelium (33,34).

Endogenous copper can play an important role in postischemic reperfusion injury, a condition associated with endothelial cell activation and increased interleukin 8 (IL-8) production. Excessive endothelial IL-8 secreted during trauma, major surgery, and sepsis may contribute to the development of systemic inflammatory response syndrome (SIRS), adult respiratory distress syndrome (ARDS), and multiple organ failure (MOF). No previous reports have indicated that copper has a direct role in stimulating human endothelial IL-8 secretion. Copper did not stimulate secretion of other cytokines. Cu(II) appeared to be the primary copper ion responsible for the observed increase in IL-8 because a specific high-affinity Cu(II)-binding peptide, d-Asp-d-Ala-d-Hisd-Lys (d-DAHK), completely abolished this effect in a dose-dependent manner. These results suggest that Cu(II) may induce endothelial IL-8 by a mechanism independent of known Cu(I) generation of reactive oxygen species (35).

Blood coagulation plays a key role among numerous mediating systems that are activated in inflammation. Receptors of the PAR family serve as sensors of serine proteinases of the blood clotting system in the target cells involved in inflammation. Activation of PAR_1 by thrombin and of PAR_2 by factor Xa leads to a rapid expression and exposure on the membrane of endothelial cells of both adhesive proteins that mediate an acute inflammatory reaction and of the tissue factor that initiates the blood coagulation cascade. Other receptors that can modulate responses of the cells activated by proteinases through PAR receptors are also involved in the association of coagulation and inflammation together with the receptors of the PAR family. The presence of PAR receptors on mast cells is responsible for their reactivity to thrombin and factor Xa , essential to the inflammation and blood clotting processes (36).

The understanding of regulation of the inflammatory process in chronic inflammatory diseases is advancing.

Evidence consistently indicates that T-cells play a key role in initiating and perpetuating inflammation, not only via the production of soluble mediators but also via cell/cell contact interactions with a variety of cell types through membrane receptors and their ligands. Signalling through CD40 and CD40 ligand is a versatile pathway that is potently involved in all these processes. Many inflammatory genes relevant to atherosclerosis are influenced by the transcriptional regulator nuclear factor κ B (NFκB). In these events T-cells become activated by dendritic cells or inflammatory cytokines, and these T-cells activate, in turn, monocytes / macrophages, endothelial cells, smooth muscle cells and fibroblasts to produce pro-inflammatory cytokines, chemokines, the coagulation cascade in vivo, and finally matrix metalloproteinases, responsible for tissue destruction. Moreover, CD40 ligand at inflammatory sites stimulates fibroblasts and tissue monocyte/macrophage production of VEGF, leading to angiogenesis, which promotes and maintains the chronic inflammatory process.

NFκB plays a pivotal role in co-ordinating the expression of genes involved in the immune and inflammatory response, evoking tumor necrosis factor α (TNFα), chemokines such as monocyte chemoattractant protein-1 (MCP-1) and interleukin (IL)-8, matrix metalloproteinase enzymes (MMP), and genes involved in cell survival. A complex array of mechanisms, including T cell activation, leukocyte extravasation, tissue factor expression, MMP expression and activation, as well induction of cytokines and chemokines, implicated in atherosclerosis, are regulated by NFκB.

Expression of NFκB in the atherosclerotic milieu may have a number of potentially harmful consequences. IL-1 activates NFκB upregulating expression of MMP-1, -3, and -9. Oxidized LDL increases macrophage MMP-9, associated with increased nuclear binding of NFκB and AP-1. Expression of tissue factor, initiating the coagulation cascade, is regulated by NFκB. In atherosclerotic plaque cells, tissue factor antigen and activity were inhibited following over-expression of IκBα and dominant-negative IKK-2, but not by dominant negative IKK-1 or NIK. Tis supports the concept that activation of the ―canonical‖ pathway upregulates pro-thrombotic mediators involved in disease. Many of the cytokines and chemokines which have been detected in human atherosclerotic plaques are also regulated by NFκB. Over-expression of IκBα inhibits release of TNFα, IL-1, IL-6, and IL-8 in macrophages stimulated with LPS and CD40 ligand (CD40L). This report describes how NFκB activation upregulates major pro-inflammatory and pro-thrombotic mediators of atherosclerosis (37-41).

This review is both focused and comprehensive. The details of evolving methods are avoided in order to build the argument that a very rapid expansion of discovery has been evolving depicting disease, disease mechanisms, disease associations, metabolic biomarkers, study of effects of diet and diet modification, and opportunities for targeted drug development. The extent of future success will depend on the duration and strength of the developed interventions, and possibly the avoidance of dead end interventions that are unexpectedly bypassed. I anticipate the prospects for the interplay between genomics, metabolomics, metabonomics, and personalized medicine may be realized for several of the most common conditions worldwide within a few decades (42-44).

References

  1. Trujillo E, Davis C, Milner J. Nutrigenomics, proteomics, metabolomics, and the practice of dietetics. J Am Diet Assoc. 2006;106(3):403-13.
  2. Kussmann M, Raymond F, Affolter M. OMICS-driven biomarker discovery in nutrition and health. J Biotechnol. 2006;124(4):758-87.
  3. (Zeisel SH. Nutrigenomics and metabolomics will change clinical nutrition and public health practice: insights from studies on dietary requirements for choline. Am J Clin Nutr. 2007;86(3):542-8.
  4. García-Cañas V, Simó C, León C, Cifuentes A. Advances in Nutrigenomics research: novel and future analytical approaches to investigate the biological activity of natural compounds and food functions. J Pharm Biomed Anal. 2010;51(2):290-304.
  5. Kussmann M, Blum S. OMICS-derived targets for inflammatory gut disorders: opportunities for the development of nutrition related biomarkers. Endocr Metab Immune Disord Drug Targets. 2007;7(4):271-87.
  6. Ovesná J, Slabý O, Toussaint O, Kodícek M, et al. High throughput ‘omics’ approaches to assess the effects of phytochemicals in human health studies. Br J Nutr. 2008;99 E Suppl 1:ES127-34.
  7. Workshop Report: ―The 2010 Project‖. Chory J, Ecker JR, Briggs S, et al. A Blueprint for Understanding How Plants Are Built and How to Improve Them. Plant Physiology 2000;123:423–425, http://www.plantphysiol.org.
  8. Stover PJ, Caudill MA. Genetic and epigenetic contributions to human nutrition and health: managing genome-diet interactions. J Am Diet Assoc. 2008 Sep;108(9):1480-7.
  9. Kussmann M, Panchaud A, Affolter M.. Proteomics in nutrition: status quo and outlook for biomarkers and bioactives. J Proteome Res. 201;9(10):4876-87.
  10. Wolfram Weckwerth. Metabolomics in Systems Biology. Annual Review of Plant Biology 2003; 54: 669-689.
  11. Kussmann M, Affolter M, Nagy K, Holst B, Fay LB. Mass spectrometry in nutrition: understanding dietary health effects at the molecular level. Mass Spectrom Rev. 2007;26(6):727-50.
  12. Grainger DJ. Megavariate Statistics meets High Data-density Analytical Methods: The Future of Medical Diagnostics? IRTL Reviews 2003;1:1-6.
  13. Heiss; C, Keen CL, Kelm M. Flavanols and Cardiovascular Disease Prevention. European Heart Journal 2010;31(21):2583-2592.
  14. Kussmann M, Rezzi S, Daniel H. Profiling techniques in nutrition and health research. Curr Opin Biotechnol. 2008;19 (2):83-99.
  15. Ohashi N, Ito C, Fujikawa R, Yamamoto H, et al. The impact of visceral adipose tissue and high-molecular weight adiponectin on cardia-ankle vascular index in asymptomatic Japanese subjects. Metabolism 2009; 58:1023-9. [CAVI and VAT and HMW adiponectin levels];
  1. Zha JM, Di WJ, Zhu T, Xie T, et al. Comparison of gene transcription between subcutaneous and visceral adipose tissue in chinese adults. Endocr J 2009;56:934-44. [TLR4 signaling, 11 beta-HSD1 and GR levels in VAT];
  2. Albert L, Girola A, Gilardini L, Conti A, et al. Type 2 diabetes and metabolic syndrome are associated with increased expression of 11 beta-hydroxysteroid dehydrogenase 1 in obese subjects. Int J Obesity (Lond) 2007;31:1826-31;
  3. Fabbrini E, Markos F, Mohammed BS, Pietka T, et al. Intrahepatic fat, not visceral fat, is linked with metabolic complications of obesity. PNAS 2009;106:15430-5;
  4. Tong J, Boyko EJ, Utzschneider KM, McNeely MJ, et al. Intraabdominal fat accumulation predicts the development of the metabolic syndrome in non-diabetic Japanese-Americans. Diabetologia 2007;50:1156-60;
  5. Kim K, Valentine RJ, Shin Y, Gong K. Association of visceral adiposity and exercise participation with C- reactive protein, insulin resistance, and endothelial dysfunction in Korean healthy adults. Metabolism 2008;57:1181-9. [(VAT-EC exhibits a marked angiogenic and proinflammatory state];
  6. Villaret A, Galitzky J, Decaunes P, Exteve D, et al. Adipose tisue endothelial cells from obese human subjects: differences among depots in angiogenic, metabolic, and inflammatory gene expression and cellular senescence. Diabetes 2010;59:2755-63;
  7. van Dijk -, Feskens EJ, Bos MB, Hoelen DW, et al. A saturated fatty acid-rich diet induces an obesity-linked proinflammatory gene expression profile in adipose tissue of subjects at risk of metabolic syndrome. Am J Clin Nutr 2009;90:1656-64.[MUFA in LDL lowering].
  8. Theurl I, Aigner E, Theurl M, Nairz M, et al. Regulation of iron homeostasis in anemia of chronic disease and iron deficiency anemia: diagnostic and therapeutic implications. Blood. 2009;113(21):5277-86
  9. Cheng PP, Jiao XY, Wang XH, Lin JH, Cai YM. Hepcidin expression in anemia of chronic disease and concomitant iron-deficiency anemia. Clin Exp Med. 2010 May 25. [Epub ahead of print].
  10. Spratlin JL, Serkova NJ, and Eckhardt SG. Clinical Applications of Metabolomics in Oncology: A Review. Clin Cancer Res. 2009 ;15; 15(2): 431–440.
  11. Fischer PM, Lane DP. Small molecule inhibitors of thep53 suppressor HDM2: have protein-protein interactions come of age as drug targets? Trends in Pharm Sci 2004;25(7):343-346.
  12. Visser M, Bouter LM, McQuillan GM, Wener HM. Elevated C-Reactive Protein Levels in Overweight and Obese Adults. JAMA. 1999;282:2131-2135.
  13. Yudkin JS, Stehouwer CDA, Emeis JJ, Coppack SW. C-Reactive Protein in Healthy Subjects: Associations With Obesity, Insulin Resistance, and Endothelial Dysfunction : A Potential Role for Cytokines Originating From Adipose Tissue? Arterioscler. Thromb. Vasc. Biol. 1999; 19:972-978.
  14. Visvikis-Siest S, Siest G. The STANISLAS cohort: a 10-year followup of supposed healthy families. Gene-environment interactions, reference values and evaluation of biomarkers in prevention of cardiovascular diseases. Clin Chem Lab Med 2008;46:733-47.
  15. Schmidt MI, Duncan BB. Diabesity: an inflammatory metabolic condition. Clin Chem Lab Med 2003;41:1120-1130.
  16. Fenkci S, Rota S, Sabir N, Akdag B. Ultrasonographic and biochemical evaluation of visceral obesity in obese women with non-alcoholic fatty liver disease. Eur J Med Res 2007;12:68-73. (VAT, HOMA)
  17. Lee JW, Lee HR, Shim JY, Im JA, et al. Viscerally obese women with normal body weight have greater brachial-ankle pulse wave velocity than non viscerally obese women with excessive body weight. Clin Endocrinol (Oxf) 2007;66:572-8. [visceral obesity – high trigly, high baPWV, greater SFA and thigh SFA].
  18. Kaysen GE. The Microinflammatory State in Uremia: Causes and Potential Consequences. J Am Soc Nephrol 2001;12:1549–1557.
  19. Kaysen GE. Role of Inflammation and Its Treatment in ESRD Patients. Blood Purif 2002;20:70–80.
  20. Bar-Or D, Thomas GW, Yukl RL, Rael LT, et al. Copper stimulates the synthesis and release of interleukin-8 in human endothelial cells: a possible early role in systemic inflammatory responses. Shock 2003;20(2):154–158.
  21. Dugina TN, Kiseleva EV, Chistov IV, Umarova BA, and Strukova SM. Receptors of the PAR Family as a Link between Blood Coagulation and Inflammation. Biochemistry (Moscow), 2002; 67(1):65-74. [Translated from Biokhimiya 2002;67(1):77-87].
  22. Monaco C, Andreakos E, Kiriakidis S, Feldmann M, and and Ewa Paleolog. T-Cell-Mediated Signalling in Immune, Inflammatory and Angiogenic Processes: The Cascade of Events Leading to Inflammatory Diseases. Current Drug Targets – Inflammation & Allergy, 2004, 3, 35-42.
  23. Monaco C, Grosjean J, and Paleolog E. The role of the NFκB pathway in atherosclerosis. [E-mail: e.paleolog@imperial.ac.uk]
  24. Libby P, Ridker PM, and Maseri A. Inflammation and atherosclerosis. Circulation 2002;105:1135-43.
  25. Karin M, Yamamoto Y, Wang QM. The IKK NF-kappa B system: a treasure trove for drug development. Nat Rev Drug Discov 2004;3:17-26.
  26. Karin M, Ben-Neriah Y. Phosphorylation meets ubiquitination: the control of NF-[kappa]B activity. Annu Rev Immunol 2000;18:621-63.
  27. Lee DY, Bowen BP, and Northen TR. Mass spectrometry–based metabolomics, analysis of metabolite-protein interactions, and imaging. BioTechniques 2010;49:557-565.
  28. Faca V, Krasnoselsky A, and Hanash S. Innovative proteomic approaches for cancer biomarker discove.
  29. Sharp, P, and MIT faculty. ‘Convergence’ offers potential for revolutionary advance in biomedicine. The Third Revolution: Convergence of the Life Sciences, Physical Sciences and Engineering. White paper. Reported in Biotechnology Jan 5, 2011. [Convergence is a new paradigm that can yield critical advances in a broad array of sectors]

 

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Pentose Shunt, Electron Transfer, Galactose, more Lipids in brief

Pentose Shunt, Electron Transfer, Galactose, more Lipids in brief

Reviewer and Curator: Larry H. Bernstein, MD, FCAP

Pentose Shunt, Electron Transfer, Galactose, and other Lipids in brief

This is a continuation of the series of articles that spans the horizon of the genetic
code and the progression in complexity from genomics to proteomics, which must
be completed before proceeding to metabolomics and multi-omics.  At this point
we have covered genomics, transcriptomics, signaling, and carbohydrate metabolism
with considerable detail.In carbohydrates. There are two topics that need some attention –
(1) pentose phosphate shunt;
(2) H+ transfer
(3) galactose.
(4) more lipids
Then we are to move on to proteins and proteomics.

Summary of this series:

The outline of what I am presenting in series is as follows:

  1. Signaling and Signaling Pathways
    http://pharmaceuticalintelligence.com/2014/08/12/signaling-and-signaling-pathways/
  2. Signaling transduction tutorial.
    http://pharmaceuticalintelligence.com/2014/08/12/signaling-transduction-tutorial/
  3. Carbohydrate metabolism
    http://pharmaceuticalintelligence.com/2014/08/13/carbohydrate-metabolism/

Selected References to Signaling and Metabolic Pathways published in this Open Access Online Scientific Journal, include the following: 

http://pharmaceuticalintelligence.com/2014/08/14/selected-references-to-signaling-
and-metabolic-pathways-in-leaders-in-pharmaceutical-intelligence/

  1. Lipid metabolism

4.1  Studies of respiration lead to Acetyl CoA
http://pharmaceuticalintelligence.com/2014/08/18/studies-of-respiration-lead-to-acetyl-coa/

4.2 The multi-step transfer of phosphate bond and hydrogen exchange energy
http://pharmaceuticalintelligence.com/2014/08/19/the-multi-step-transfer-of-phosphate-
bond-and-hydrogen-exchange-energy/

5.Pentose shunt, electron transfers, galactose, and other lipids in brief

6. Protein synthesis and degradation

7.  Subcellular structure

8. Impairments in pathological states: endocrine disorders; stress
hypermetabolism; cancer.

Section I. Pentose Shunt

Bernard L. Horecker’s Contributions to Elucidating the Pentose Phosphate Pathway

Nicole Kresge,     Robert D. Simoni and     Robert L. Hill

The Enzymatic Conversion of 6-Phosphogluconate to Ribulose-5-Phosphate
and Ribose-5-Phosphate (Horecker, B. L., Smyrniotis, P. Z., and Seegmiller,
J. E.      J. Biol. Chem. 1951; 193: 383–396

Bernard Horecker

Bernard Leonard Horecker (1914) began his training in enzymology in 1936 as a
graduate student at the University of Chicago in the laboratory of T. R. Hogness.
His initial project involved studying succinic dehydrogenase from beef heart using
the Warburg manometric apparatus. However, when Erwin Hass arrived from Otto
Warburg’s laboratory he asked Horecker to join him in the search for an enzyme
that would catalyze the reduction of cytochrome c by reduced NADP. This marked
the beginning of Horecker’s lifelong involvement with the pentose phosphate pathway.

During World War II, Horecker left Chicago and got a job at the National Institutes of
Health (NIH) in Frederick S. Brackett’s laboratory in the Division of Industrial Hygiene.
As part of the wartime effort, Horecker was assigned the task of developing a method
to determine the carbon monoxide hemoglobin content of the blood of Navy pilots
returning from combat missions. When the war ended, Horecker returned to research
in enzymology and began studying the reduction of cytochrome c by the succinic
dehydrogenase system.

Shortly after he began these investigation changes, Horecker was approached by
future Nobel laureate Arthur Kornberg, who was convinced that enzymes were the
key to understanding intracellular biochemical processes
. Kornberg suggested
they collaborate, and the two began to study the effect of cyanide on the succinic
dehydrogenase system. Cyanide had previously been found to inhibit enzymes
containing a heme group, with the exception of cytochrome c. However, Horecker
and Kornberg found that

  • cyanide did in fact react with cytochrome c and concluded that
  • previous groups had failed to perceive this interaction because
    • the shift in the absorption maximum was too small to be detected by
      visual examination.

Two years later, Kornberg invited Horecker and Leon Heppel to join him in setting up
a new Section on Enzymes in the Laboratory of Physiology at the NIH. Their Section on Enzymes eventually became part of the new Experimental Biology and Medicine
Institute and was later renamed the National Institute of Arthritis and Metabolic
Diseases.

Horecker and Kornberg continued to collaborate, this time on

  • the isolation of DPN and TPN.

By 1948 they had amassed a huge supply of the coenzymes and were able to
present Otto Warburg, the discoverer of TPN, with a gift of 25 mg of the enzyme
when he came to visit. Horecker also collaborated with Heppel on 

  • the isolation of cytochrome c reductase from yeast and 
  • eventually accomplished the first isolation of the flavoprotein from
    mammalian liver.

Along with his lab technician Pauline Smyrniotis, Horecker began to study

  • the enzymes involved in the oxidation of 6-phosphogluconate and the
    metabolic intermediates formed in the pentose phosphate pathway.

Joined by Horecker’s first postdoctoral student, J. E. Seegmiller, they worked
out a new method for the preparation of glucose 6-phosphate and 6-phosphogluconate, 
both of which were not yet commercially available.
As reported in the Journal of Biological Chemistry (JBC) Classic reprinted here, they

  • purified 6-phosphogluconate dehydrogenase from brewer’s yeast (1), and 
  • by coupling the reduction of TPN to its reoxidation by pyruvate in
    the presence of lactic dehydrogenase
    ,
  • they were able to show that the first product of 6-phosphogluconate oxidation,
  • in addition to carbon dioxide, was ribulose 5-phosphte.
  • This pentose ester was then converted to ribose 5-phosphate by a
    pentose-phosphate isomerase.

They were able to separate ribulose 5-phosphate from ribose 5- phosphate and demonstrate their interconversion using a recently developed nucleotide separation
technique called ion-exchange chromatography. Horecker and Seegmiller later
showed that 6-phosphogluconate metabolism by enzymes from mammalian
tissues also produced the same products
.8

Bernard Horecker

Bernard Horecker

http://www.jbc.org/content/280/29/e26/F1.small.gif

Over the next several years, Horecker played a key role in elucidating the

  • remaining steps of the pentose phosphate pathway.

His total contributions included the discovery of three new sugar phosphate esters,
ribulose 5-phosphate, sedoheptulose 7-phosphate, and erythrose 4-phosphate, and
three new enzymes, transketolase, transaldolase, and pentose-phosphate 3-epimerase.
The outline of the complete pentose phosphate cycle was published in 1955
(2). Horecker’s personal account of his work on the pentose phosphate pathway can
be found in his JBC Reflection (3).1

Horecker’s contributions to science were recognized with many awards and honors
including the Washington Academy of Sciences Award for Scientific Achievement in
Biological Sciences (1954) and his election to the National Academy of Sciences in
1961. Horecker also served as president of the American Society of Biological
Chemists (now the American Society for Biochemistry and Molecular Biology) in 1968.

Footnotes

  • 1 All biographical information on Bernard L. Horecker was taken from Ref. 3.
  • The American Society for Biochemistry and Molecular Biology, Inc.

References

  1. ↵Horecker, B. L., and Smyrniotis, P. Z. (1951) Phosphogluconic acid dehydrogenase
    from yeast. J. Biol. Chem. 193, 371–381FREE Full Text
  2. Gunsalus, I. C., Horecker, B. L., and Wood, W. A. (1955) Pathways of carbohydrate
    metabolism in microorganisms. Bacteriol. Rev. 19, 79–128  FREE Full Text
  3. Horecker, B. L. (2002) The pentose phosphate pathway. J. Biol. Chem. 277, 47965–
    47971 FREE Full Text

The Pentose Phosphate Pathway (also called Phosphogluconate Pathway, or Hexose
Monophosphate Shunt) is depicted with structures of intermediates in Fig. 23-25
p. 863 of Biochemistry, by Voet & Voet, 3rd Edition. The linear portion of the pathway
carries out oxidation and decarboxylation of glucose-6-phosphate, producing the
5-C sugar ribulose-5-phosphate.

Glucose-6-phosphate Dehydrogenase catalyzes oxidation of the aldehyde
(hemiacetal), at C1 of glucose-6-phosphate, to a carboxylic acid in ester linkage
(lactone). NADPserves as electron acceptor.

6-Phosphogluconolactonase catalyzes hydrolysis of the ester linkage (lactone)
resulting in ring opening. The product is 6-phosphogluconate. Although ring opening
occurs in the absence of a catalyst, 6-Phosphogluconolactonase speeds up the
reaction, decreasing the lifetime of the highly reactive, and thus potentially
toxic, 6-phosphogluconolactone.

Phosphogluconate Dehydrogenase catalyzes oxidative decarboxylation of
6-phosphogluconate, to yield the 5-C ketose ribulose-5-phosphate. The
hydroxyl at C(C2 of the product) is oxidized to a ketone. This promotes loss
of the carboxyl at C1 as CO2.  NADP+ again serves as oxidant (electron acceptor).

pglucose hd

pglucose hd

https://www.rpi.edu/dept/bcbp/molbiochem/MBWeb/mb2/part1/images/pglucd.gif

Reduction of NADP+ (as with NAD+) involves transfer of 2e- plus 1H+ to the
nicotinamide moiety.

nadp

NADPH, a product of the Pentose Phosphate Pathway, functions as a reductant in
various synthetic (anabolic) pathways, including fatty acid synthesis.

NAD+ serves as electron acceptor in catabolic pathways in which metabolites are
oxidized. The resultant NADH is reoxidized by the respiratory chain, producing ATP.

nadnadp

https://www.rpi.edu/dept/bcbp/molbiochem/MBWeb/mb2/part1/images/nadnadp.gif

Regulation: 
Glucose-6-phosphate Dehydrogenase is the committed step of the Pentose
Phosphate Pathway. This enzyme is regulated by availability of the substrate NADP+.
As NADPH is utilized in reductive synthetic pathways, the increasing concentration of
NADP+ stimulates the Pentose Phosphate Pathway, to replenish NADPH.

The remainder of the Pentose Phosphate Pathway accomplishes conversion of the
5-C ribulose-5-phosphate to the 5-C product ribose-5-phosphate, or to the 3-C
glyceraldehyde -3-phosphate and the 6-C fructose-6-phosphate (reactions 4 to 8
p. 863).

Transketolase utilizes as prosthetic group thiamine pyrophosphate (TPP), a
derivative of vitamin B1.

tpp

tpp

https://www.rpi.edu/dept/bcbp/molbiochem/MBWeb/mb2/part1/images/tpp.gif

Thiamine pyrophosphate binds at the active sites of enzymes in a “V” conformation.The amino group of the aminopyrimidine moiety is close to the dissociable proton,
and serves as the proton acceptor. This proton transfer is promoted by a glutamate
residue adjacent to the pyrimidine ring.

The positively charged N in the thiazole ring acts as an electron sink, promoting
C-C bond cleavage. The 3-C aldose glyceraldehyde-3-phosphate is released.
2-C fragment remains on TPP.

FASEB J. 1996 Mar;10(4):461-70.   http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/8647345

Reviewer

The importance of this pathway can easily be underestimated.  The main source for
energy in respiration was considered to be tied to the

  • high energy phosphate bond in phosphorylation and utilizes NADPH, converting it to NADP+.

glycolysis n skeletal muscle in short term, dependent on muscle glycogen conversion
to glucose, and there is a buildup of lactic acid – used as fuel by the heart.  This
pathway accounts for roughly 5% of metabolic needs, varying between tissues,
depending on there priority for synthetic functions, such as endocrine or nucleic
acid production.

The mature erythrocyte and the ocular lens both are enucleate.  85% of their
metabolic energy needs are by anaerobic glycolysis.  Consider the erythrocyte
somewhat different than the lens because it has iron-based hemoglobin, which
exchanges O2 and CO2 in the pulmonary alveoli, and in that role, is a rapid
regulator of H+ and pH in the circulation (carbonic anhydrase reaction), and also to
a lesser extent in the kidney cortex, where H+ is removed  from the circulation to
the urine, making the blood less acidic, except when there is a reciprocal loss of K+.
This is how we need a nomogram to determine respiratory vs renal acidosis or
alkalosis.  In the case of chronic renal disease, there is substantial loss of
functioning nephrons, loss of countercurrent multiplier, and a reduced capacity to
remove H+.  So there is both a metabolic acidosis and a hyperkalemia, with increased
serum creatinine, but the creatinine is only from muscle mass – not accurately
reflecting total body mass, which includes visceral organs.  The only accurate
measure of lean body mass would be in the linear relationship between circulating
hepatic produced transthyretin (TTR).

The pentose phosphate shunt is essential for

  • the generation of nucleic acids, in regeneration of red cells and lens – requiring NADPH.

Insofar as the red blood cell is engaged in O2 exchange, the lactic dehydrogenase
isoenzyme composition is the same as the heart. What about the lens of and cornea the eye, and platelets?  The explanation does appear to be more complex than
has been proposed and is not discussed here.

Section II. Mitochondrial NADH – NADP+ Transhydrogenase Reaction

There is also another consideration for the balance of di- and tri- phospopyridine
nucleotides in their oxidized and reduced forms.  I have brought this into the
discussion because of the centrality of hydride tranfer to mitochondrial oxidative
phosphorylation and the energetics – for catabolism and synthesis.

The role of transhydrogenase in the energy-linked reduction of TPN 

Fritz HommesRonald W. Estabrook∗∗

The Wenner-Gren Institute, University of Stockholm
Stockholm, Sweden
Biochemical and Biophysical Research Communications 11, (1), 2 Apr 1963, Pp 1–6
http://dx.doi.org:/10.1016/0006-291X(63)90017-2

In 1959, Klingenberg and Slenczka (1) made the important observation that incubation of isolated

  • liver mitochondria with DPN-specific substrates or succinate in the absence of phosphate
    acceptor resulted in a rapid and almost complete reduction of the intramitochondrial TPN.

These and related findings led Klingenberg and co-workers (1-3) to postulate

  • the occurrence of an ATP-controlled transhydrogenase reaction catalyzing the reduction of
    mitochondrial TPN by DPNH. A similar conclusion was reached by Estabrook and Nissley (4).

The present paper describes the demonstration and some properties of an

  • energy-dependent reduction of TPN by DPNH, catalyzed by submitochondrial particles.

Preliminary reports of some of these results have already appeared (5, 6 ) , and a
complete account is being published elsewhere (7).We have studied the energy- dependent reduction of TPN by PNH with submitochondrial particles from both
rat liver and beef heart. Rat liver particles were prepared essentially according to
the method of Kielley and Bronk (8), and beef heart particles by the method of
Low and Vallin (9).

PYRIDINE NUCLEOTIDE TRANSHYDROGENASE  II. DIRECT EVIDENCE FOR
AND MECHANISM OF THE
 TRANSHYDROGENASE REACTION*

BY  NATHAN 0. KAPLAN, SIDNEY P. COLOWICK, AND ELIZABETH F. NEUFELD
(From the McCollum-Pratt Institute, The Johns Hopkins University, Baltimore,
Maryland)  J. Biol. Chem. 1952, 195:107-119.
http://www.jbc.org/content/195/1/107.citation

NO Kaplan

NO Kaplan

Sidney Colowick

Sidney Colowick

Elizabeth Neufeld

Elizabeth Neufeld

Kaplan studied carbohydrate metabolism in the liver under David M. Greenberg at the
University of California, Berkeley medical school. He earned his Ph.D. in 1943. From
1942 to 1944, Kaplan participated in the Manhattan Project. From 1945 to 1949,
Kaplan worked with Fritz Lipmann at Massachusetts General Hospital to study
coenzyme A. He worked at the McCollum-Pratt Institute of Johns Hopkins University
from 1950 to 957. In 1957, he was recruited to head a new graduate program in
biochemistry at Brandeis University. In 1968, Kaplan moved to the University of
California, San Diego
, where he studied the role of lactate dehydrogenase in cancer. He also founded a colony of nude mice, a strain of laboratory mice useful in the study
of cancer and other diseases. [1] He was a member of the National Academy of
Sciences.One of Kaplan’s students at the University of California was genomic
researcher Craig Venter.[2]3]  He was, with Sidney Colowick, a founding editor of the scientific book series Methods
in Enzymology
.[1]

http://books.nap.edu/books/0309049768/xhtml/images/img00009.jpg

Colowick became Carl Cori’s first graduate student and earned his Ph.D. at
Washington University St. Louis in 1942, continuing to work with the Coris (Nobel
Prize jointly) for 10 years. At the age of 21, he published his first paper on the
classical studies of glucose 1-phosphate (2), and a year later he was the sole author on a paper on the synthesis of mannose 1-phosphate and galactose 1-phosphate (3). Both papers were published in the JBC. During his time in the Cori lab,

Colowick was involved in many projects. Along with Herman Kalckar he discovered
myokinase (distinguished from adenylate kinase from liver), which is now known as
adenyl kinase. This discovery proved to be important in understanding transphos-phorylation reactions in yeast and animal cells. Colowick’s interest then turned to
the conversion of glucose to polysaccharides, and he and Earl Sutherland (who
will be featured in an upcoming JBC Classic) published an important paper on the
formation of glycogen from glucose using purified enzymes (4). In 1951, Colowick
and Nathan Kaplan were approached by Kurt Jacoby of Academic Press to do a
series comparable to Methodem der Ferment Forschung. Colowick and Kaplan
planned and edited the first 6 volumes of Methods in Enzymology, launching in 1955
what became a series of well known and useful handbooks. He continued as
Editor of the series until his death in 1985.

http://bioenergetics.jbc.org/highwire/filestream/9/field_highwire_fragment_image_s/0/F1.small.gif

The Structure of NADH: the Work of Sidney P. Colowick

Nicole KresgeRobert D. Simoni and Robert L. Hill

On the Structure of Reduced Diphosphopyridine Nucleotide

(Pullman, M. E., San Pietro, A., and Colowick, S. P. (1954)

J. Biol. Chem. 206, 129–141)

Elizabeth Neufeld
·  Born: September 27, 1928 (age 85), Paris, France
·  EducationQueens College, City University of New YorkUniversity of California,
Berkeley

http://fdb5.ctrl.ucla.edu/biological-chemistry/institution/photo?personnel%5fid=45290&max_width=155&max_height=225

In Paper I (l), indirect evidence was presented for the following transhydrogenase
reaction, catalyzed by an enzyme present in extracts of Pseudomonas
fluorescens:

TPNHz + DPN -+ TPN + DPNHz

The evidence was obtained by coupling TPN-specific dehydrogenases with the
transhydrogenase and observing the reduction of large amounts of diphosphopyridine nucleotide (DPN) in the presence of catalytic amounts of triphosphopyridine
nucleotide (TPN).

In this paper, data will be reported showing the direct

  • interaction between TPNHz and DPN, in thepresence of transhydrogenase alone,
  • to yield products having the propertiesof TPN and DPNHZ.

Information will be given indicating that the reaction involves

  • a transfer of electrons (or hydrogen) rather than a phosphate 

Experiments dealing with the kinetics and reversibility of the reaction, and with the
nature of the products, suggest that the reaction is a complex one, not fully described
by the above formulation.

Materials and Methods [edited]

The TPN and DPN used in these studies were preparations of approximately 75
percent purity and were prepared from sheep liver by the chromatographic procedure
of Kornberg and Horecker (unpublished). Reduced DPN was prepared enzymatically with alcohol dehydrogenase as described elsewhere (2). Reduced TPN was prepared by treating TPN with hydrosulfite. This treated mixture contained 2 pM of TPNHz per ml.
The preparations of desamino DPN and reduced desamino DPN have been
described previously (2, 3). Phosphogluconate was a barium salt which was kindly
supplied by Dr. B. F. Horecker. Cytochrome c was obtained from the Sigma Chemical Company.

Transhydrogenase preparations with an activity of 250 to 7000 units per mg. were
used in these studies. The DPNase was a purified enzyme, which was obtained
from zinc-deficient Neurospora and had an activity of 5500 units per mg. (4). The
alcohol dehydrogenase was a crystalline preparation isolated from yeast according to the procedure of Racker (5).

Phosphogluconate dehydrogenase from yeast and a 10 per cent pure preparation of the TPN-specific cytochrome c reductase from liver (6) were gifts of Dr. B. F.
Horecker.

DPN was assayed with alcohol and crystalline yeast alcohol dehydrogenase. TPN was determined By the specific phosphogluconic acid dehydrogenase from yeast and also by the specific isocitric dehydrogenase from pig heart. Reduced DPN was
determined by the use of acetaldehyde and the yeast alcohol dehydrogenase.
All of the above assays were based on the measurement of optical density changes
at 340 rnp. TPNHz was determined with the TPN-specific cytochrome c reductase system. The assay of the reaction followed increase in optical density at 550 rnp  as a measure of the reduction of the cytochrome c after cytochrome c
reductase was added to initiate the reaction. The changes at 550 rnp are plotted for different concentrations of TPNHz in Fig. 3, a. The method is an extremely sensitive and accurate assay for reduced TPN.

Results
[No Figures or Table shown]

Formation of DPNHz from TPNHz and DPN-Fig. 1, a illustrates the direct reaction between TPNHz and DPN to form DPNHZ. The reaction was carried out by incubating TPNHz with DPN in the presence of the
transhydrogenase, yeast alcohol dehydrogenase, and acetaldehyde. Since the yeast dehydrogenase is specific for DPN,

  • a decrease in absorption at340 rnp can only be due to the formation of reduced DPN. It can
    be seen from the curves in Fig. 1, a that a decrease in optical density occurs only in the
    presence of the complete system.

The Pseudomonas enzyme is essential for the formation of DPNH2. It is noteworthy
that, under the conditions of reaction in Fig. 1, a,

  • approximately 40 per cent of theTPNH, reacted with the DPN.

Fig. 1, a also indicates that magnesium is not required for transhydrogenase activity.  The reaction between TPNHz and DPN takes place in the absence of alcohol
dehydrogenase and acetaldehyde
. This can be demonstrated by incubating the
two pyridine nucleotides with the transhydrogenase for 4 8 12 16 20 24 28 32 36
minutes

FIG. 1. Evidence for enzymatic reaction of TPNHt with DPN.

  • Rate offormation of DPNH2.

(b) DPN disappearance and TPN formation.

(c) Identification of desamino DPNHz as product of reaction of TPNHz with desamino DPN.  (assaying for reduced DPN by the yeast alcohol dehydrogenase technique.

Table I (Experiment 1) summarizes the results of such experiments in which TPNHz was added with varying amounts of DPN.

  • In the absence of DPN, no DPNHz was formed. This eliminates the possibility that TPNH 2 is
    converted to DPNHz
  • by removal ofthe monoester phosphate grouping.

The data also show that the extent of the reaction is

  • dependent on the concentration of DPN.

Even with a large excess of DPN, only approximately 40 per cent of the TPNHzreacts to form reduced DPN. It is of importance to emphasize that in the above
experiments, which were carried out in phosphate buffer, the extent of  the reaction

  • is the same in the presence or absence of acetaldehyde andalcohol dehydrogenase.

With an excess of DPN and different  levels of TPNHZ,

  • the amount of reduced DPN which is formed is
  • dependent on the concentration of TPNHz(Table I, Experiment 2).
  • In all cases, the amount of DPNHz formed is approximately
    40 per cent of the added reduced TPN.

Formation of TPN-The reaction between TPNHz and DPN should yield TPN as well as DPNHz.
The formation of TPN is demonstrated in Table 1. in Fig. 1, b. In this experiment,
TPNHz was allowed to react with DPN in the presence of the transhydrogenase
(PS.), and then alcohol and alcohol dehydrogenase were added . This
would result in reduction of the residual DPN, and the sample incubated with the
transhydrogenase contained less DPN. After the completion of the alcohol
dehydrogenase reaction, phosphogluconate and phosphogluconic dehydrogenase (PGAD) were added to reduce the TPN. The addition of this TPN-specific
dehydrogenase results in an

  • increase inoptical density in the enzymatically treated sample.
  • This change represents the amount of TPN formed.

It is of interest to point out that, after addition of both dehydrogenases,

  • the total optical density change is the same in both

Therefore it is evident that

  • for every mole of DPN disappearing  a mole of TPN appears.

Balance of All Components of Reaction

Table II (Experiment 1) shows that,

  • if measurements for all components of the reaction are made, one can demonstrate
    that there is
  • a mole for mole disappearance of TPNH, and DPN, and
  • a stoichiometric appearance of TPN and DPNH2.
  1. The oxidized forms of the nucleotides were assayed as described
  2. the reduced form of TPN was determined by the TPNHz-specific cytochrome c reductase,
  3. the DPNHz by means of yeast alcohol dehydrogenase plus

This stoichiometric balance is true, however,

  • only when the analyses for the oxidized forms are determined directly on the reaction

When analyses are made after acidification of the incubated reaction mixture,

  • the values found forDPN and TPN are much lower than those obtained by direct analysis.

This discrepancy in the balance when analyses for the oxidized nucleotides are
carried out in acid is indicated in Table II (Experiment 2). The results, when
compared with the findings in Experiment 1, are quite striking.

Reaction of TPNHz with Desamino DPN

Desamino DPN

  • reacts with the transhydrogenase system at the same rate as does DPN (2).

This was of value in establishing the fact that

  • the transhydrogenase catalyzesa transfer of hydrogen rather than a phosphate transfer reaction.

The reaction between desamino DPN and TPNHz can be written in two ways.

TPN f desamino DPNHz

TPNH, + desamino DPN

DPNH2 + desamino TPN

If the reaction involved an electron transfer,

  • desamino DPNHz would be
  • Phosphate transfer would result in the production of reduced

Desamino DPNHz can be distinguished from DPNHz by its

  • slowerrate of reaction with yeast alcohol dehydrogenase (2, 3).

Fig. 1, c illustrates that, when desamino DPN reacts with TPNH2, 

  • the product of the reaction is desamino DPNHZ.

This is indicated by the slow rate of oxidation of the product by yeast alcohol
dehydrogenase and acetaldehyde.

From the above evidence phosphate transfer 

  • has been ruled out as a possible mechanism for the transhydrogenase reaction.

Inhibition by TPN

As mentioned in Paper I and as will be discussed later in this paper,

  • the transhydrogenase reaction does not appear to be readily reversible.

This is surprising, particularly since only approximately 

  • 40 per cent of the TPNHz undergoes reaction with DPN
    under the conditions described above. It was therefore thought that
  • the TPN formed might inhibit further transfer of electrons from TPNH2.

Table III summarizes data showing the

  • strong inhibitory effect of TPN on thereaction between TPNHz and DPN.

It is evident from the data that

  • TPN concentration is a factor in determining the extent of the reaction.

Effect of Removal of TPN on Extent of Reaction

A purified DPNase from Neurospora has been found

  • to cleave the nicotinamide riboside linkagesof the oxidized forms of both TPN and DPN
  • without acting on thereduced forms of both nucleotides (4).

It has been found, however, that

  • the DPNase hydrolyzes desamino DPN at a very slow rate (3).

In the reaction between TPNHz and desamino DPN, TPN and desamino DPNH:,

  • TPNis the only component of this reaction attacked by the Neurospora enzyme
    at an appreciable rate

It was  thought that addition of the DPNase to the TPNHZ-desamino DPN trans-
hydrogenase reaction mixture

  • would split the TPN formed andpermit the reaction to go to completion.

This, indeed, proved to be the case, as indicated in Table IV, where addition of
the DPNase with desamino DPN results in almost

  • a stoichiometric formation of desamino DPNHz
  • and a complete disappearance of TPNH2.

Extent of Reaction in Buffers Other Than Phosphate

All the reactions described above were carried out in phosphate buffer of pH 7.5.
If the transhydrogenase reaction between TPNHz and DPN is run at the same pH
in tris(hydroxymethyl)aminomethane buffer (TRIS buffer)

  • with acetaldehydeand alcohol dehydrogenase present,
  • the reaction proceeds muchfurther toward completion 
  • than is the case under the same conditions ina phosphate medium (Fig. 2, a).

The importance of phosphate concentration in governing the extent of the reaction
is illustrated in Fig. 2, b.

In the presence of TRIS the transfer reaction

  • seems to go further toward completion in the presence of acetaldehyde
    and 
    alcohol dehydrogenase
  • than when these two components are absent.

This is not true of the reaction in phosphate,

  • in which the extent is independent of the alcoholdehydrogenase system.

Removal of one of the products of the reaction (DPNHp) in TRIS thus

  • appears to permit the reaction to approach completion,whereas
  • in phosphate this removal is without effect on the finalcourse of the reaction.

The extent of the reaction in TRIS in the absence of alcohol dehydrogenase
and acetaldehyde
 is

  • somewhat greater than when the reaction is run in phosphate.

TPN also inhibits the reaction of TPNHz with DPN in TRIS medium, but the inhibition

  • is not as marked as when the reaction is carried out in phosphate buffer.

Reversibility of Transhydrogenase Reaction;

Reaction between DPNHz and TPN

In Paper I, it was mentioned that no reversal of the reaction could be achieved in a system containing alcohol, alcohol dehydrogenase, TPN, and catalytic amounts of
DPN.

When DPNH, and TPN are incubated with the purified transhydrogenase, there is
also

  • no evidence for reversibility.

This is indicated in Table V which shows that

  • there is no disappearance of DPNHz in such a system.

It was thought that removal of the TPNHz, which might be formed in the reaction,
could promote the reversal of the reaction. Hence,

  • by using the TPNHe-specific cytochrome c reductase, one could
  1. not only accomplishthe removal of any reduced TPN,
  2. but also follow the course of the reaction.

A system containing DPNH2, TPN, the transhydrogenase, the cytochrome c
reductase, and cytochrome c, however, gives

  • no reduction of the cytochrome

This is true for either TRIS or phosphate buffers.2

Some positive evidence for the reversibility has been obtained by using a system
containing

  • DPNH2, TPNH2, cytochrome c, and the cytochrome creductase in TRIS buffer.

In this case, there is, of course, reduction of cytochrome c by TPNHZ, but,

  • when the transhydrogenase is present.,there is
  • additional reduction over and above that due to the added TPNH2.

This additional reduction suggests that some reversibility of the reaction occurred
under these conditions. Fig. 3, b shows

  • the necessity of DPNHzfor this additional reduction.

Interaction of DPNHz with Desamino DPN-

If desamino DPN and DPNHz are incubated with the purified Pseudomonas enzyme,
there appears

  • to be a transfer of electrons to form desamino DPNHz.

This is illustrated in Fig. 4, a, which shows the

  • decreased rate of oxidation by thealcohol dehydrogenase system
  • after incubation with the transhydrogenase.
  • Incubation of desamino DPNHz with DPN results in the formation of DPNH2,
  • which is detected by the faster rate of oxidation by the alcohol dehydrogenase system
  • after reaction of the pyridine nucleotides with thetranshydrogenase (Fig. 4, b).

It is evident from the above experiments that

the transhydrogenase catalyzes an exchange of hydrogens between

  • the adenylic and inosinic pyridine nucleotides.

However, it is difficult to obtain any quantitative information on the rate or extent of
the reaction by the method used, because

  • desamino DPNHz also reacts with the alcohol dehydrogenase system,
  • although at a much slower rate than does DPNH2.

DISCUSSION

The results of the balance experiments seem to offer convincing evidence that
the transhydrogenase catalyzes the following reaction.

TPNHz + DPN -+ DPNHz + TPN

Since desamino DPNHz is formed from TPNHz and desamino DPN,

  • thereaction appears to involve an electron (or hydrogen) transfer
  • rather thana transfer of the monoester phosphate grouping of TPN.

A number of the findings reported in this paper are not readily understandable in
terms of the above simple formulation of the reaction. It is difficult to understand
the greater extent of the reaction in TRIS than in phosphate when acetaldehyde
and alcohol dehydrogenase are present.

One possibility is that an intermediate may be involved which is more easily converted
to reduced DPN in the TRIS medium. The existence of such an intermediate is also
suggested by the discrepancies noted in balance experiments, in which

  • analyses of the oxidized nucleotides after acidification showed
  • much lower values than those found by direct analysis.

These findings suggest that the reaction may involve

  • a 1 electron ratherthan a 2 electron transfer with
  • the formation of acid-labile free radicals as intermediates.

The transfer of hydrogens from DPNHz to desamino DPN

  • to yield desamino DPNHz and DPN and the reversal of this transfer
  • indicate the unique role of the transhydrogenase
  • in promoting electron exchange between the pyridine nucleotides.

In this connection, it is of interest that alcohol dehydrogenase and lactic
dehydrogenase cannot duplicate this exchange  between the DPN and
the desamino systems.3  If one assumes that desamino DPN behaves
like DPN,

  • one might predict that the transhydrogenase would catalyze an
    exchange of electrons (or hydrogen) 3.

Since alcohol dehydrogenase alone

  • does not catalyze an exchange of electrons between the adenylic
    and inosinic pyridine nucleotides, this rules out the possibility
  • that the dehydrogenase is converted to a reduced intermediate
  • during electron between DPNHz and added DPN.

It is hoped to investigate this possibility with isotopically labeled DPN.
Experiments to test the interaction between TPN and desamino TPN are
also now in progress.

It seems likely that the transhydrogenase will prove capable of

  • catalyzingan exchange between TPN and TPNH2, as well as between DPN and

The observed inhibition by TPN of the reaction between TPNHz and DPN may
therefore

  • be due to a competition between DPN and TPNfor the TPNH2.

SUMMARY

  1. Direct evidence for the following transhydrogenase reaction. catalyzedby an
    enzyme from Pseudomonas fluorescens, is presented.

TPNHz + DPN -+ TPN + DPNHz

Balance experiments have shown that for every mole of TPNHz disappearing
1 mole of TPN appears and that for each mole of DPNHz generated 1 mole of
DPN disappears. The oxidized nucleotides found at the end of the reaction,
however, show anomalous lability toward acid.

  1. The transhydrogenase also promotes the following reaction.

TPNHz + desamino DPN -+ TPN + desamino DPNH,

This rules out the possibility that the transhydrogenase reaction involves a
phosphate transfer and indicates that the

  • enzyme catalyzes a shift of electrons (or hydrogen atoms).

The reaction of TPNHz with DPN in 0.1 M phosphate buffer is strongly
inhibited by TPN; thus

  • it proceeds only to the extent of about40 per cent or less, even
  • when DPNHz is removed continuously by meansof acetaldehyde
    and alcohol dehydrogenase.
  • In other buffers, in whichTPN is less inhibitory, the reaction proceeds
    much further toward completion under these conditions.
  • The reaction in phosphate buffer proceedsto completion when TPN
    is removed as it is formed.
  1. DPNHz does not react with TPN to form TPNHz and DPN in the presence
    of transhydrogenase. Some evidence, however, has been obtained for
    the reversibility by using the following system:
  • DPNHZ, TPNHZ, cytochromec, the TPNHz-specific cytochrome c reductase,
    and the transhydrogenase.
  1. Evidence is cited for the following reversible reaction, which is catalyzed
    by the transhydrogenase.

DPNHz + desamino DPN fi DPN + desamino DPNHz

  1. The results are discussed with respect to the possibility that the
    transhydrogenase reaction may
  • involve a 1 electron transfer with theformation of free radicals as intermediates.

 

BIBLIOGRAPHY

  1. Coiowick, S. P., Kaplan, N. O., Neufeld, E. F., and Ciotti, M. M., J. Biol. Chem.,196, 95 (1952).
  2. Pullman, 111. E., Colowick, S. P., and Kaplan, N. O., J. Biol. Chem., 194, 593(1952).
  3. Kaplan, N. O., Colowick, S. P., and Ciotti, M. M., J. Biol. Chem., 194, 579 (1952).
  4. Kaplan, N. O., Colowick, S. P., and Nason, A., J. Biol. Chem., 191, 473 (1951).
  5. Racker, E., J. Biol. Chem., 184, 313 (1950).
  6. Horecker, B. F., J. Biol. Chem., 183, 593 (1950).

Section !II. 

Luis_Federico_Leloir_-_young

The Leloir pathway: a mechanistic imperative for three enzymes to change
the stereochemical configuration of a single carbon in galactose.

Frey PA.
FASEB J. 1996 Mar;10(4):461-70.    http://www.fasebj.org/content/10/4/461.full.pdf
PMID:8647345

The biological interconversion of galactose and glucose takes place only by way of
the Leloir pathway and requires the three enzymes galactokinase, galactose-1-P
uridylyltransferase, and UDP-galactose 4-epimerase.
The only biological importance of these enzymes appears to be to

  • provide for the interconversion of galactosyl and glucosyl groups.

Galactose mutarotase also participates by producing the galactokinase substrate
alpha-D-galactose from its beta-anomer. The galacto/gluco configurational change takes place at the level of the nucleotide sugar by an oxidation/reduction
mechanism in the active site of the epimerase NAD+ complex. The nucleotide portion
of UDP-galactose and UDP-glucose participates in the epimerization process in two ways:

1) by serving as a binding anchor that allows epimerization to take place at glycosyl-C-4 through weak binding of the sugar, and

2) by inducing a conformational change in the epimerase that destabilizes NAD+ and
increases its reactivity toward substrates.

Reversible hydride transfer is thereby facilitated between NAD+ and carbon-4
of the weakly bound sugars.

The structure of the enzyme reveals many details of the binding of NAD+ and
inhibitors at the active site
.

The essential roles of the kinase and transferase are to attach the UDP group
to galactose, allowing for its participation in catalysis by the epimerase. The
transferase is a Zn/Fe metalloprotein
, in which the metal ions stabilize the
structure rather than participating in catalysis. The structure is interesting
in that

  • it consists of single beta-sheet with 13 antiparallel strands and 1 parallel strand
    connected by 6 helices.

The mechanism of UMP attachment at the active site of the transferase is a double
displacement
, with the participation of a covalent UMP-His 166-enzyme intermediate
in the Escherichia coli enzyme. The evolution of this mechanism appears to have
been guided by the principle of economy in the evolution of binding sites.

PMID: 8647345 Free full text

Section IV.

More on Lipids – Role of lipids – classification

  • Energy
  • Energy Storage
  • Hormones
  • Vitamins
  • Digestion
  • Insulation
  • Membrane structure: Hydrophobic properties

Lipid types

lipid types

lipid types

nat occuring FAs in mammals

nat occuring FAs in mammals

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