Systematic Screening Identifies Dual PI3K and mTOR Inhibition as a Conserved Therapeutic Vulnerability in Osteosarcoma
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Osteosarcoma is the most common cancer of bone occurring mostly in teenagers. Despite rapid advances in our knowledge of the genetics and cell biology of osteosarcoma, significant improvements in patient survival have not been observed. The identification of effective therapeutics has been largely empirically based. The identification of new therapies and therapeutic targets are urgently needed to enable improved outcomes for osteosarcoma patients. EXPERIMENTAL DESIGN: We have used genetically engineered murine models of human osteosarcoma in a systematic, genome-wide screen to identify new candidate therapeutic targets. We performed a genome-wide siRNA screen, with or without doxorubicin. In parallel, a screen of therapeutically relevant small molecules was conducted on primary murine- and primary human osteosarcoma-derived cell cultures. All results were validated across independent cell cultures and across human and mouse osteosarcoma. RESULTS: The results from the genetic and chemical screens significantly overlapped, with a profound enrichment of pathways regulated by PI3K and mTOR pathways. Drugs that concurrently target both PI3K and mTOR were effective at inducing apoptosis in primary osteosarcoma cell cultures in vitro in both human and mouse osteosarcoma, whereas specific PI3K or mTOR inhibitors were not effective. The results were confirmed with siRNA and small molecule approaches. Rationale combinations of specific PI3K and mTOR inhibitors could recapitulate the effect on osteosarcoma cell cultures. CONCLUSIONS: The approaches described here have identified dual inhibition of the PI3K-mTOR pathway as a sensitive, druggable target in osteosarcoma, and provide rationale for translational studies with these agents.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».