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Enregistrement W1882824745 · doi:10.18632/oncotarget.1198

Identification of novel small molecule inhibitors of centrosome clustering in cancer cells

2013· article· en· W1882824745 sur OpenAlexafffundabout
Eiko Kawamura, Andrew B. Fielding, Nagarajan Kannan, Aruna D. Balgi, Connie J. Eaves, Michel Roberge, Shoukat Dedhar

Notice bibliographique

RevueOncotarget · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicrotubule and mitosis dynamics
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesBC Cancer AgencyCanadian Institutes of Health ResearchCanadian Breast Cancer Research Alliance
Mots-clésCentrosomeClonogenic assayMitosisCancer researchCancer cellBiologyBreast cancerCancerCell biologyCell cultureCell cycleGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

// Eiko Kawamura 1 , Andrew B. Fielding 1,2 , Nagarajan Kannan 3 , Aruna Balgi 4 , Connie J. Eaves 3,5 , Michel Roberge 4 , Shoukat Dedhar 1,4 1 Department of Integrative Oncology, British Columbia Cancer Agency, Vancouver, BC, Canada 2 current address: Department of Cellular and Molecular Physiology, Institute of Translational Medicine, University of Liverpool, Liverpool, UK 3 Terry Fox Laboratory, BC Cancer Agency, Vancouver, BC, Canada 4 Department of Biochemistry and Molecular Biology, University of British Columbia, Vancouver, BC, Canada 5 Department of Medical Genetics, University of British Columbia, Vancouver, BC, Canada Correspondence: Shoukat Dedhar, email: // Keywords : Centrosome Clustering, multipolar mitosis, small molecule, cancer specific, spindle Received : September 10, 2013 Accepted : September 23, 2013 Published : September 25, 2013 Abstract Most normal cells have two centrosomes that form bipolar spindles during mitosis, while cancer cells often contain more than two, or “supernumerary” centrosomes. Such cancer cells achieve bipolar division by clustering their centrosomes into two functional poles, and inhibiting this process then leads to cancer-specific cell death. A major problem with clinically used anti-mitotic drugs, such as paclitaxel, is their toxicity in normal cells. To discover new compounds with greater specificity for cancer cells, we established a high-content screen for agents that block centrosome clustering in BT-549 cells, a breast cancer cell line that harbors supernumerary centrosomes. Using this screen, we identified 14 compounds that inhibit centrosome clustering and induce mitotic arrest. Some of these compounds were structurally similar, suggesting a common structural motif important for preventing centrosome clustering. We next compared the effects of these compounds on the growth of several breast and other cancer cell lines, an immortalized normal human mammary epithelial cell line, and progenitor-enriched primary normal human mammary epithelial cells. From these comparisons, we found some compounds that kill breast cancer cells, but not their normal epithelial counterparts, suggesting their potential for targeted therapy. One of these compounds, N2-(3-pyridylmethyl)-5-nitro-2-furamide (Centrosome Clustering Chemical Inhibitor-01, CCCI-01), that showed the greatest differential response in this screen was confirmed to have selective effects on cancer as compared to normal breast progenitors using more precise apoptosis induction and clonogenic growth endpoints. The concentration of CCCI-01 that killed cancer cells in the clonogenic assay spared normal human bone marrow hematopoietic progenitors in the colony-forming cell assay, indicating a potential therapeutic window for CCCI-01, whose selectivity might be further improved by optimizing the compound. Immunofluorescence analysis showed that treatment with CCCI-01 lead to multipolar spindles in BT-549, while maintaining bipolar spindles in the normal primary human mammary epithelial cells. Since centrosome clustering is a complex process involving multiple pathways, the 14 compounds identified in this study provide a potentially novel means to developing non-cross-resistant anti-cancer drugs that block centrosome clustering.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 seuil0,343

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

Scores machine (provisoires)

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

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

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,227 · 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 tête enseignante, 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

Citations37
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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