Profiling pathway‐specific novel therapeutics in preclinical assessment for central nervous system atypical teratoid rhabdoid tumors (CNS ATRT): Favorable activity of targeting EGFR‐ ErbB2 signaling with lapatinib
Notice bibliographique
Résumé
Despite intensifying multimodal treatments, children with central nervous system atypical teratoid/rhabdoid tumor (CNS ATRT) continue to endure unacceptably high mortality rates. At present, concerted efforts are focusing on understanding the characteristic INI1 mutation and its implications for the growth and survival of these tumors. Additionally, pharmaceutical pipeline libraries constitute a significant source of potential agents that can be taken to clinical trials in a timely manner. However, this process requires efficient target validation and relevant preclinical studies. As an initial screening approach, a panel of 129 small molecule inhibitors from multiple pharmaceutical pipeline libraries was tested against three ATRT cell lines by in vitro cytotoxicity assays. Based on these data, agents that have strong activity and corresponding susceptible cellular pathways were identified. Target modulation, antibody array analysis, drug combination and in vivo xenograft studies were performed on one of the pathway inhibitors found in this screening. Approximately 20% of agents in the library showed activity with IC(50) values of 1 μM or less and many showed IC(50) values less than 0.05 μM. Intra cell line variability was also noted among some of the drugs. However, it was determined that agents capable of affecting pathways constituting ErbB2, mTOR, proteasomes, Hsp90, Polo like kinases and Aurora kinases were universally effective against the three ATRT cell lines. The first target selected for further analysis, the inhibition of ErbB2-EGFR pathway by the small molecule inhibitor lapatinib, indicated inhibition of cell migration properties and the initiation of apoptosis. Synergy between lapatinib and IGF-IR inhibition was also demonstrated by combination index (CI) values. Xenograft studies showed effective antitumor activity of lapatinib in vivo. We present an experimental approach to identifying agents and drug combinations for future clinical trials and provide evidence for the potential of lapatinib as an effective agent in the context of the biology and heterogeneity of its targets in ATRT.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».