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Enregistrement W2013049336 · doi:10.1158/1538-7445.am2013-942

Abstract 942: Decreasing the AKT feedback loop with arsenic trioxide enhances mTORi anti-tumor effects.

2013· article· en· W2013049336 sur OpenAlexaff
Cynthia Guilbert, Matthew G. Annis, Peter M. Siegel, Wilson H. Miller, Koren K. Mann

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRetinoids in leukemia and cellular processes
Établissements canadiensConcordia UniversityMcGill UniversityJewish General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPI3K/AKT/mTOR pathwayProtein kinase BTemsirolimusArsenic trioxideSKBR3EverolimusCancer researchMAPK/ERK pathwayCell growthPharmacologyMedicineChemistryApoptosisSignal transductionCancerCancer cellInternal medicineBiochemistryDiscovery and development of mTOR inhibitors

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Inhibitors of the mammalian target of rapamycin (mTORi) have exciting clinical activity in renal cell carcinoma, breast cancer, and some hematologic malignancies. However, the potential benefits of mTOR inhibition may be limited by a feedback mechanism that results in AKT activation. While mTORi can block important growth promoting events downstream from TORC1, an increased activation of AKT may inhibit apoptotic signals. Increased AKT activity resulting from mTOR inhibition is a result of increased growth factor/MAPK signaling or alternatively, via the second mTOR complex, TORC2. We have previously shown that arsenic trioxide (ATO) inhibits AKT activity and in some cases, decreases AKT protein expression. Therefore, we propose that combining ATO and mTORi may circumvent the AKT feedback loop and increase the anti-tumor effects of these drugs. Using a panel of breast cancer cell lines, we find that ATO, at clinically achievable doses, can enhance the inhibitory activity of the mTORi temsirolimus in some, but not all, cell lines. MCF-7, MDA-MB-468, and SKBR3, but not T47D cells, exhibit a decrease in cell number that correlates with an increase in the percentage of cells arrested in the G0/G1 phase of the cell cycle. In all these cell lines, temsirolimus treatment resulted in AKT activation, which was decreased by concomitant ATO treatment only in MCF-7, MDA-MB-468, and SKBR3 cell lines. Treatment with mTORi also results in activated ERK signaling, which is decreased with ATO co-treatment in MCF7, MDA-MB-468, and SKBR3. These data indicate that, when effective, ATO decreases phospho-AKT and ERK concomitantly. We next tested the toxicity and efficacy of rapamcyin plus ATO combination therapy in a MDA-MB-468 xenograft model. The combination was well-tolerated, and rapamycin did not increase ATO-induced liver enzyme levels. In contrast, the combination was significantly more effective at inhibiting tumor growth. The increased anti-tumor effects corresponded with ATO decreasing the rapamycin-induced phospho-Akt, phospho-ERK, and phospho-4EBP1 within the tumor. Therefore, we propose that adding ATO to mTORi treatment may overcome the negative feedback loop by decreasing MAPK and activated AKT in addition to the downstream targets of mTOR/TORC1. Citation Format: Cynthia Guilbert, Matthew G. Annis, Peter Siegel, Wilson H. Miller, Koren K. Mann. Decreasing the AKT feedback loop with arsenic trioxide enhances mTORi anti-tumor effects. [abstract]. In: Proceedings of the 104th Annual Meeting of the American Association for Cancer Research; 2013 Apr 6-10; Washington, DC. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2013;73(8 Suppl):Abstract nr 942. doi:10.1158/1538-7445.AM2013-942

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,301 · 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

Citations0
Publié2013
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Résumé présentoui

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