Activation of p53 by Chemotherapeutic Agents Enhances Reovirus Oncolysis
Notice bibliographique
Résumé
Mammalian reovirus is a benign virus that possesses the natural ability to preferentially infect and kill cancer cells (reovirus oncolysis). Reovirus exploits aberrant Ras signalling in many human cancers to promote its own replication and spread. In vitro and in vivo studies using reovirus either singly or in combination with anti-cancer drugs have shown very encouraging results. Presently, a number of reovirus combination therapies are undergoing clinical trials for a variety of cancers. Previously we showed that accumulation of the tumor suppressor protein p53 by Nutlin-3a (a specific p53 stabilizer) enhanced reovirus-induced apoptosis, and resulted in significantly higher levels of reovirus dissemination. In this study, we examined the role of p53 in combination therapies involving reovirus and chemotherapeutic drugs. We showed that sub-lethal concentrations of traditional chemotherapy drugs actinomycin D or etoposide, but not doxorubicin, enhanced reovirus-induced apoptosis in a p53-dependent manner. Furthermore, NF-κB activation and expression of p53-target genes (p21 and bax) were important for the p53-dependent enhancement of cell death. Our results show that p53 status affects the efficacy of combination therapy involving reovirus. Choosing the right combination partner for reovirus and a low dosage of the drug may help to both enhance reovirus-induced cancer elimination and reduce drug toxicity.
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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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».