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Enregistrement W2014230291 · doi:10.1155/2009/794901

Synergism of Heat Shock Protein 90 and Histone Deacetylase Inhibitors in Synovial Sarcoma

2009· article· en· W2014230291 sur OpenAlexafffund
Anne Nguyen, Le Su, Belinda A. Campbell, Neal Poulin, Torsten O. Nielsen

Notice bibliographique

RevueSarcoma · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer-related molecular mechanisms research
Établissements canadiensBC Cancer AgencyVancouver Coastal Health Research InstituteUniversity of British ColumbiaVancouver Coastal Health
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchTerry Fox Foundation
Mots-clésSynovial sarcomaMedicineHistone deacetylaseHeat shock proteinHistoneCancer researchPharmacologySarcomaBiochemistryChemistryPathologyDNA

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Current systemic therapies have little curative benefit for synovial sarcoma. Histone deacetylase (HDAC) inhibitors and the heat shock protein 90 (Hsp90) inhibitor 17-AAG have recently been shown to inhibit synovial sarcoma in preclinical models. We tested combinations of 17-AAG with the HDAC inhibitor MS-275 for synergism by proliferation and apoptosis assays. The combination was found to be synergistic at multiple time points in two synovial sarcoma cell lines. Previous studies have shown that HDAC inhibitors not only induce cell death but also activate the survival pathway NF-kappaB, potentially limiting therapeutic benefit. As 17-AAG inhibits activators of NF-kappaB, we tested if 17-AAG synergizes with MS-275 through abrogating NF-kappaB activation. In our assays, adding 17-AAG blocks NF-kappaB activation by MS-275 and siRNA directed against histone deacetylase 3 (HDAC3) recapitulates the effects of MS-275. Additionally, we find that the NF-kappaB inhibitor BAY 11-7085 synergizes with MS-275. We conclude that agents inhibiting NF-kappaB synergize with HDAC inhibitors against synovial sarcoma.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,257 · 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

Citations28
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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