Modulation of eIF5A Expression Using SNS01 Nanoparticles Inhibits NF-κB Activity and Tumor Growth in Murine Models of Multiple Myeloma
Notice bibliographique
Résumé
Despite recent advances in the first-line treatment of multiple myeloma, almost all patients eventually experience relapse with drug-resistant disease. New therapeutic modalities are needed, and to this end, SNS01, a therapeutic nanoparticle, is being investigated for treatment of multiple myeloma. The antitumoral activity of SNS01 is based upon modulation of eukaryotic translation initiation factor 5A (eIF5A), a highly conserved protein that is involved in many cellular processes including proliferation, apoptosis, differentiation and inflammation. eIF5A is regulated by post-translational hypusine modification, and overexpression of hypusination-resistant mutants of eIF5A induces apoptosis in many types of cancer cells. SNS01 is a polyethylenimine (PEI)-based nanoparticle that contains both a B-cell-specific expression plasmid expressing a non-hypusinable mutant of eIF5A and a small interfering RNA (siRNA) which depletes endogenous hypusinated eIF5A. Reducing hypusine-modified eIF5A levels was found to inhibit phosphorylation and activity of ERK MAPK and nuclear factor-κB (NF-κB), and thus sensitize myeloma cells to apoptosis resulting from transfection of a plasmid expressing eIF5A(K50R). SNS01 exhibited significant antitumoral activity in both KAS-6/1 (95% inhibition; P < 0.05) and RPMI 8226 (59% inhibition; P < 0.05) multiple myeloma xenograft models following systemic administration. These results highlight the potential of using this approach as a new therapeutic strategy for multiple myeloma.
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 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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».