APM2 is a novel mediator of cisplatin resistance in a variety of cancer cell types regardless of p53 or MMR status
Notice bibliographique
Résumé
Cisplatin is one of the most widely used chemotherapeutics in the world today. Unfortunately, chemoresistance often develops hindering the effectiveness of the drug. Mismatch-repair (MMR) and p53 have previously been shown to be important determinants of cisplatin resistance and can contribute to cisplatin resistance clinically. Here, we have used cDNA microarray to identify several genes as up or downregulated in a previously described, cisplatin resistant, clone of the HCT116 cell line (HCT116-K). On follow-up, one gene, APM2, was found to promote cisplatin resistance when overexpressed in sensitive HCT116 clones. Furthermore, silencing APM2 in a panel of cell lines encompassing all combinations of p53 status and MMR proficiency (HCT116-K, HCT116, SW620, MCF7, PC-3 and OV2008) resulted in sensitization regardless of these 2 factors. In addition, silencing APM2 stably using shRNA also resulted in the sensitization of cells to cisplatin. More importantly, cisplatin inhibited the growth of APM2 silenced tumor xenografts (HCT116-K or OV2008 cells) significantly better than it inhibited the growth of xenografts carrying nontargeting control shRNAs. These findings represent a novel strategy that could be exploited to overcome cisplatin resistance in patients regardless of p53 status or ability to perform MMR.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».