Inhibitors of glutamate release from breast cancer cells; new targets for cancer-induced bone-pain
Notice bibliographique
Résumé
Glutamate is an important signaling molecule in a wide variety of tissues. Aberrant glutamatergic signaling disrupts normal tissue homeostasis and induces several disruptive pathological conditions including pain. Breast cancer cells secrete high levels of glutamate and often metastasize to bone. Exogenous glutamate can disrupt normal bone turnover and may be responsible for cancer-induced bone pain (CIBP). CIBP is a significant co-morbidity that affects quality of life for many advanced-stage breast cancer patients. Current treatment options are commonly accompanied by serious side-effects that negatively impact patient care. Identifying small molecule inhibitors of glutamate release from aggressive breast cancer cells advances a novel, mechanistic approach to targeting CIBP that could advance treatment for several pathological conditions. Using high-throughput screening, we investigated the ability of approximately 30,000 compounds from the Canadian Compound Collection to reduce glutamate release from MDA-MB-231 breast cancer cells. This line is known to secrete high levels of glutamate and has been demonstrated to induce CIBP by this mechanism. Positive chemical hits were based on the potency of each molecule relative to a known pharmacological inhibitor of glutamate release, sulfasalazine. Efficacy was confirmed and drug-like molecules were identified as potent inhibitors of glutamate secretion from MDA-MB-231, MCF-7 and Mat-Ly-Lu cells.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».