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Enregistrement W1907272683 · doi:10.1158/1078-0432.ccr-15-0866

siRNA Lipid Nanoparticle Potently Silences Clusterin and Delays Progression When Combined with Androgen Receptor Cotargeting in Enzalutamide-Resistant Prostate Cancer

2015· article· en· W1907272683 sur OpenAlexafffund
Yoshiaki Yamamoto, Paulo J.C. Lin, Eliana Beraldi, Fan Zhang, Yoshihisa Kawai, Jeffrey Leong, Hidemasa Katsumi, Ladan Fazli, Robert Fraser, Pieter R. Cullis, Martin Gleave

Notice bibliographique

RevueClinical Cancer Research · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClusterin in disease pathology
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésClusterinLNCaPEnzalutamideProstate cancerCancer researchAndrogen receptorGene silencingMedicineIn vivoApoptosisChemistryCancerBiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Lipid nanoparticle (LNP) formulations facilitate tumor uptake and intracellular processing through an enhanced permeation and retention effect (EPR), and currently multiple products are undergoing clinical evaluation. Clusterin (CLU) is a cytoprotective chaperone induced by androgen receptor (AR) pathway inhibition to facilitate adaptive survival pathway signaling and treatment resistance. In our study, we investigated the efficacy of siRNA tumor delivery using LNP systems in an enzalutamide-resistant (ENZ-R) castration-resistant prostate cancer (CRPC) model. EXPERIMENTAL DESIGN: Gene silencing of a luciferase reporter gene in the PC-3M-luc stable cell line was first assessed in subcutaneous and metastatic PC-3 xenograft tumors. Upon validation, the effect of LNP siRNA targeting CLU in combination with AR antisense oligonucleotides (ASO) was assessed in ENZ-R CRPC LNCaP in vitro and in vivo models. RESULTS: LNP LUC-siRNA silenced luciferase expression in PC-3M-luc subcutaneous xenograft and metastatic models. LNP CLU-siRNA potently suppressed CLU and AR ASO-induced CLU and AKT and ERK phosphorylation in ENZ-R LNCaP cells in vitro, more potently inhibiting ENZ-R cell growth rates and increased apoptosis when compared with AR-ASO monotherapy. In subcutaneous ENZ-R LNCaP xenografts, combinatory treatment of LNP CLU-siRNA plus AR-ASO significantly suppressed tumor growth and serum PSA levels compared with LNP LUC-siRNA (control) and AR-ASO. CONCLUSIONS: LNP siRNA can silence target genes in vivo and enable inhibition of traditionally non-druggable genes like CLU and other promising cotargeting approaches in ENZ-R CRPC therapeutics.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,168
Tête enseignante GPT0,481
Écart entre enseignants0,312 · 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

Citations73
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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