Recombinant Human Insulin-like Growth Factor Binding Protein 3 Inhibits Growth of Human Epidermal Growth Factor Receptor-2–Overexpressing Breast Tumors and Potentiates Herceptin Activity <i>In vivo</i>
Notice bibliographique
Résumé
Clinical studies indicate that Herceptin (trastuzumab), a recombinant humanized monoclonal antibody directed against the human epidermal growth factor receptor-2 (HER-2) tyrosine kinase growth factor receptor, provides a significant but transient survival advantage to a subset of patients with HER-2-overexpressing metastatic breast cancer when given as a first-line agent. Increased insulin-like growth factor (IGF)-I receptor (IGF-IR) signaling has recently been identified as a potential factor adversely influencing the response to Herceptin. We examined the effect of recombinant human IGF binding protein 3 (rhIGFBP-3), an antagonist of IGF-IR signaling, in Herceptin-resistant breast cells in vitro and in tumors in vivo. Consistent with results obtained using HER-2- or IGF-IR-transfected cells (MCF-7/HER2-18 and SKBR3/IGF-IR, respectively), we found that rhIGFBP-3 significantly reduced IGF-I-induced IGF-IR phosphorylation and displayed a synergistic interaction with Herceptin against cultured HER-2-overexpressing breast cancer cells in vitro. We show, for the first time, the antitumor activity of rhIGFBP-3 against advanced-stage MCF-7/HER2-18-transfected human breast cancer xenografts and its potentiation of Herceptin activity. We also provide evidence that IGF-IR activation counters the early suppressive effect of Herceptin on HER-2 signaling via Akt and p44/p42 mitogen-activated protein kinase (MAPK), and that inhibition of HER-2-overexpressing human breast tumor growth by rhIGFBP-3 is associated with restored down-regulation of Akt and p44/p42 MAPK phosphorylation in vitro and in vivo. These results emphasize the merit of evaluating simultaneous blockade of the HER-2 and IGF-IR pathways using combination therapy with rhIGFBP-3 plus Herceptin in human clinical trials of patients with HER-2-positive breast cancer.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 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 ».