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Enregistrement W2077269148 · doi:10.1093/neuonc/nou206.72

COMBINED DRUG SCREENING AND PHOSPHOPROTEOMICS IDENTIFIES CANDIDATE BRAIN TUMOR THERAPEUTICS AND NOVEL TARGETS IN PRIMARY HUMAN BRAIN TUMOR-INITIATING CELLS

2014· article· en· W2077269148 sur OpenAlexaffabout
David R. Kaplan, Natalie Grinshtein, Constanza Rioseco, A. Luchman, Alessandro Datti, Ahmed Aman, David T. Uehling, Michaël Prakesch, Jeffrey L. Wrana, G. Cairncross, Yingqiang Shen, Steven A. Jones, Maurizio Marra, Donna L. Senger, S. Robbins, Rima Al‐awar, Michael F. Moran, Samuel Weiss

Notice bibliographique

RevueNeuro-Oncology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProtein Degradation and Inhibitors
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhosphoproteomicsCytotoxicityBiologyComputational biologyDrug discoveryHigh-content screeningDrugCyclin-dependent kinasePharmacologyBioinformaticsCancer researchKinaseCellGeneticsIn vitroCell cycleProtein kinase A

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: “Therapeutic Targeting of Glioblastoma” is a new pan-Canadian research team of the Terry Fox Research Institute and the Canadian Stem Cell Network funded to discover efficacious therapeutics for GBM. The team's goals are also to discover novel signaling pathways regulating GBM cell survival and genetic alterations that mediate drug resistance. As a platform, we use our collection of over 100 primary GBM tumor-initiating lines (BTIC) that are subjected to drug screening by over 1400 compounds, and to genetic and phosphoproteomic analysis. METHODS: We performed drug screening of 21 BTIC lines that represent the molecular heterogeneity of GBM patients, with a library of 110 clinically-relevant kinase inhibitors at three concentrations. We have also completed a phosphotyrosine characterization of 14 BTIC lines using phosphoproteomics. RESULTS: Multiple compounds that exhibit nanomolar cytotoxicity towards all of the lines were prioritized based upon their potency, novelty for GBM, ability to accumulate to relevant concentrations in brain, clinical status and cytotoxicity towards normal cells. Of the several hit compounds that fulfilled all of these criteria, the CDK inhibitor dinaciclib was chosen as our lead compound. We are currently investigating its mechanism of action using phosphoproteomics and RNAi as well as testing its efficacy in vivo in an orthotopic xenograft model as a single agent and in combination with TMZ. Furthermore, we have identified several compounds that exhibit selective cytotoxicity towards only a specific set of BTIC lines, suggesting that genetic differences between the lines account for differential sensitivities. The sensitivity of BTICs to one such compound, EMD-1214063, a selective MET inhibitor, may correlate with Met amplification status. Finally, phosphoproteomics results show activation of RTKs (EGFR, FGFR, PDGFRA, Eph receptor family) and non-receptor kinases (FYN, FAK1, GSK3b, MAPK, CDKs, DYRK) in the majority of BTIC lines, and of adaptor/scaffold proteins and proteins important in adhesion and migration. We are now (1) determining whether drugs that inhibit the activity of identified phosphoproteins suppress BTIC survival in culture and in orthotopic models, (2) validating the importance of those phosphoproteins in GBM survival, and (3) asking whether the prioritized drug hits from our drug screens suppress the phosphorylation of the identified phosphoproteins. CONCLUSIONS: We anticipate that our drug screening approach will generate several clinical candidates that will enable us to proceed to the clinic in the next several years. We also believe that our phosphoproteomics results will lead to identification of novel therapeutic targets for GBM. SECONDARY CATEGORY: Preclinical Experimental Therapeutics.

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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,242 · 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

Citations0
Publié2014
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