Translation inhibitors induce cell death by multiple mechanisms and Mcl-1 reduction is only a minor contributor
Notice bibliographique
Résumé
There is significant interest in treating cancers by blocking protein synthesis, to which hematological malignancies seem particularly sensitive. The translation elongation inhibitor homoharringtonine (Omacetaxine mepesuccinate) is undergoing clinical trials for chronic myeloid leukemia, whereas the translation initiation inhibitor silvestrol has shown promise in mouse models of cancer. Precisely how these compounds induce cell death is unclear, but reduction in Mcl-1, a labile pro-survival Bcl-2 family member, has been proposed to constitute the critical event. Moreover, the contribution of translation inhibitors to neutropenia and lymphopenia has not been precisely defined. Herein, we demonstrate that primary B cells and neutrophils are highly sensitive to translation inhibitors, which trigger the Bax/Bak-mediated apoptotic pathway. However, contrary to expectations, reduction of Mcl-1 did not significantly enhance cytotoxicity of these compounds, suggesting that it does not have a principal role and cautions that strong correlations do not always signify causality. On the other hand, the killing of T lymphocytes was less dependent on Bax and Bak, indicating that translation inhibitors can also induce cell death via alternative mechanisms. Indeed, loss of clonogenic survival proved to be independent of the Bax/Bak-mediated apoptosis altogether. Our findings warn of potential toxicity as these translation inhibitors are cytotoxic to many differentiated non-cycling cells.
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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 ».