High-Throughput Screening Identifies Cardiac Glycosides as Potent Inhibitors of Human Tissue Kallikrein Expression: Implications for Cancer Therapies
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Human tissue kallikreins (KLK) comprise a subgroup of 15 homologous secreted serine proteases. Primarily known for their clinical use as cancer biomarkers (e.g., PSA), KLKs have recently been directly implicated in cancer-related processes, including invasion, angiogenesis, and tumor growth regulation. Therefore, the identification of compounds that would modulate expression of KLKs might be of considerable therapeutic value. EXPERIMENTAL DESIGN: A cell-based high-throughput screening (HTS) of three small molecule libraries ( approximately 4,500 compounds) was undertaken; KLK expression in the breast cancer cell line MDA-MB-468 was assessed with sensitive ELISAs. RESULTS: The initial screening resulted in 66 "putative hits" that decreased KLK5 expression by at least 50% over control. Secondary screening and mini-dose-response assays resulted in 21 "validated hits." These 21 compounds were clustered in only three distinct functional families and were further analyzed in vitro to determine their effectiveness (IC(50)s). Hits that failed to show dose-responsiveness or interfered with the viability of the cells were excluded. Multiple members of the cardiac glycoside family were found to be novel inhibitors of KLK expression, acting at low concentrations (10-50 nmol/L). Furthermore, members of the same family induced marked decreases in c-MYC and c-FOS expression, in a dose-dependent manner that correlated the KLK inhibition, suggesting a transcriptional mechanism of regulation of KLK expression. CONCLUSIONS: We conclude that cardiac glycosides can dramatically suppress the transcription of KLKs and that these effects may be linked to proto-oncogene (c-myc/fos) expression. These findings may partially explain the recently realized antineoplastic actions of cardiac glycosides.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».