Modifying chemotherapy response by targeted inhibition of eukaryotic initiation factor 4A
Notice bibliographique
Résumé
Translation is regulated predominantly at the initiation phase by several signal transduction pathways that are often usurped in human cancers, including the PI3K/Akt/mTOR axis. mTOR exerts unique administration over translation by regulating assembly of eukaryotic initiation factor (eIF) 4F, a heterotrimeric complex responsible for recruiting 40S ribosomes (and associated factors) to mRNA 5' cap structures. Hence, there is much interest in targeted therapies that block eIF4F activity to assess the consequences on tumor cell growth and chemotherapy response. We report here that hippuristanol (Hipp), a translation initiation inhibitor that selectively inhibits the eIF4F RNA helicase subunit, eIF4A, resensitizes Eμ-Myc lymphomas to DNA damaging agents, including those that overexpress eIF4E-a modifier of rapamycin responsiveness. As Mcl-1 levels are significantly affected by Hipp, combining its use with the Bcl-2 family inhibitor, ABT-737, leads to a potent synergistic response in triggering cell death in mouse and human lymphoma and leukemia cells. Suppression of eIF4AI using RNA interference also synergized with ABT-737 in murine lymphomas, highlighting eIF4AI as a therapeutic target for modulating tumor cell response to chemotherapy.
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».