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Enregistrement W1593299612 · doi:10.1158/1538-7445.am2014-753

Abstract 753: Enhanced anti-tumor activity of erlotinib in combination with FAK tyrosine kinase inhibitors in non-small cell lung cancer

2014· article· en· W1593299612 sur OpenAlexaff
Grant A. Howe, Bin Xiao, Huijun Zhao, Glenwood Goss, Christina Addison

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHER2/EGFR in Cancer Research
Établissements canadiensOttawa Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésErlotinibT790MCancer researchTyrosine kinaseEpidermal growth factor receptorMedicineErlotinib HydrochlorideEGFR inhibitorsProto-oncogene tyrosine-protein kinase SrcTyrosine-kinase inhibitorGefitinibCancerInternal medicineReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The epidermal growth factor receptor (EGFR) is over-expressed in approximately 90% of non-small cell lung cancer (NSCLC) and as such, blockade of EGFR activity has been a primary therapeutic target for NSCLC. As patients with wild-type EGFR have demonstrated only modest benefit from EGFR tyrosine kinase inhibitors (TKIs) there is a need for additional therapeutic approaches in patients with wild-type EGFR. The extracellular matrix (ECM) has been shown to play an important role in tumor growth and response to therapy, and focal adhesion kinase (FAK) expression, a key component of signaling downstream of ECM binding to cell surface integrins, has been shown to correlate with aggressive stage in NSCLC. As the FAK-Src signaling axis can activate EGFR signaling independently of EGFR ligand-binding and kinase activity, the use of FAK tyrosine kinase inhibitors in combination with EGFR TKIs was assessed as a means of enhancing response to treatment in NSCLC. Treatment of EGFR TKI-resistant NSCLC cells (A549 and H1299 with wild-type EGFR, and H1975 with T790M acquired resistance mutation in EGFR) with FAK tyrosine kinase inhibitor PF-573,228 alone decreased cell viability. Treatment of these cell lines with a combination of PF-573,228 and the EGFR TKI erlotinib was more effective at reducing cell viability and cell migration than either treatment alone. Additionally, the growth of EGFR TKI-resistant NSCLC cells in 3-dimensional culture was significantly impaired with a combination of FAK inhibitor and erlotinib compared to either treatment alone. Interestingly, although erlotinib alone could inhibit the phosphorylation of Akt to an extent in NSCLC cell lines, the combination of erlotinib and FAK inhibitor was able to almost completely inhibit Akt phosphorylation. As persistent Akt activity is associated with lack of response to EGFR TKIs, the enhanced reduction in cell viability seen with the addition of a FAK inhibitor to treatment with erlotinib appears to be, at least in part, due to enhanced inhibition of Akt activity in these cells. The efficacy of the combination treatment was confirmed in vivo using a xenograft model with subcutaneously implanted A549 cells in nude mice. Significant inhibition of tumor growth was observed for A549-derived tumors when erlotinib was used in combination with FAK inhibitor, with some animals not yet developing palpable tumors by the end-point of the experiment. Thus, the combination of FAK inhibition with EGFR TKIs such as erlotinib results in decreased growth of NSCLC cells both in vitro and in vivo and could prove to be an effective therapeutic approach for patients with EGFR TKI-resistant NSCLC. Citation Format: Grant A. Howe, Bin Xiao, Huijun Zhao, Glenwood Goss, Christina L. Addison. Enhanced anti-tumor activity of erlotinib in combination with FAK tyrosine kinase inhibitors in non-small cell lung cancer. [abstract]. In: Proceedings of the 105th Annual Meeting of the American Association for Cancer Research; 2014 Apr 5-9; San Diego, CA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2014;74(19 Suppl):Abstract nr 753. doi:10.1158/1538-7445.AM2014-753

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,353 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2014
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