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Enregistrement W1993310369 · doi:10.1371/journal.pone.0099484

Constitutive Androstane Receptor Ligands Modulate the Anti-Tumor Efficacy of Paclitaxel in Non-Small Cell Lung Cancer Cells

2014· article· en· W1993310369 sur OpenAlexaff
Heidge Fukumasu, Arina Lázaro Rochetti, Pedro Ratto Lisboa Pires, Edson Roberto da Silva, Lígia Garcia Mesquita, Ricardo de Francisco Strefezzi, Daniel D. De Carvalho, M.L. Dagli

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer, Stress, Anesthesia, and Immune Response
Établissements canadiensUniversity Health NetworkPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São PauloFrederick National Laboratory for Cancer Research
Mots-clésPaclitaxelLung cancerAgonistCancer researchInverse agonistCancerPharmacologyCancer cellBiologyInternal medicineMedicineReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Lung tumors are the leading cause of cancer deaths worldwide and paclitaxel has proven to be useful for patients with lung cancer, however, acquired resistance is a major problem. To overcome this problem, one promising option is the use of Constitutive Androstane Receptor (CAR) ligands in combination with chemotherapeutics against cancer cells. Therefore, we wish to elucidate the effects of CAR ligands on the antineoplastic efficacy of paclitaxel in lung cancer cells. METHODOLOGY/PRINCIPAL FINDINGS: Our results from cell viability assays exposing CAR agonist or inverse-agonist to mouse and human lung cancer cells modulated the antineoplastic effect of paclitaxel. The CAR agonists increased the effect of Paclitaxel in 6 of 7 lung cancer cell lines, whereas the inverse-agonist had no effect on paclitaxel cytotoxicity. Interestingly, the mCAR agonist TCPOBOP enhanced the expression of two tumor suppressor genes, namely WT1 and MGMT, which were additively enhanced in cells treated with CAR agonist in combination with paclitaxel. Also, in silico analysis showed that both paclitaxel and CAR agonist TCPOBOP docked into the mCAR structure but not the inverse agonist androstenol. Paclitaxel per se increases the expression of CAR in cancer cells. At last, we analyzed the expression of CAR in two public independent studies from The Cancer Genome Atlas (TCGA) of Non Small Cell Lung Cancer (NSCLC). CAR is expressed in variable levels in NSCLC samples and no association with overall survival was noted. CONCLUSIONS/SIGNIFICANCE: Taken together, our results demonstrated that CAR agonists modulate the antineoplastic efficacy of paclitaxel in mouse and human cancer cell lines. This effect was probably related by the enhanced expression of two tumor suppressor genes, viz. WT1 and MGMT. Most of NSCLC cases present CAR gene expression turning it possible to speculate the use of CAR modulation by ligands along with Paclitaxel in NSCLC therapy.

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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,651

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,220 · 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

Citations16
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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