Insulin-Like Growth Factor-I Receptor Signaling and Resistance to Trastuzumab (Herceptin)
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Trastuzumab (Herceptin), an anti-HER2/neu receptor monoclonal antibody that inhibits growth of ErbB2-overexpressing breast cancer, is used to treat such cancers. Development of resistance to trastuzumab, however, is common. We investigated whether insulin-like growth factor-I (IGF-I), which activates cell survival signals, interferes with the growth-inhibitory action of trastuzumab. METHODS: MCF-7/HER2-18 and SKBR3 human breast cancer models were used to assess cell proliferation, colony formation in soft agar, and cell cycle parameters. Throughout, we used trastuzumab at a dose of 10 microg/mL and IGF-I at a dose of 40 ng/mL. All statistical tests were two-sided. RESULTS: Trastuzumab inhibited the growth of MCF-7/HER2-18 cells, which overexpress HER2/neu receptors and express IGF-I receptors (IGF-IRs), only when IGF-IR signaling was minimized. For example, in 1% fetal bovine serum (FBS), trastuzumab reduced cell proliferation by 42% (P =.002); however, in 10% FBS or IGF-I, trastuzumab had no effect on proliferation. In SKBR3 cells, which overexpress HER2/neu receptor but express few IGF-IRs, trastuzumab reduced proliferation by 42% (P =.008) regardless of IGF-I concentration. When SKBR3 cells were genetically altered to overexpress IGF-IRs and cultured with IGF-I, trastuzumab had no effect on proliferation. However, the addition of IGF-binding protein-3, which decreased IGF-IR signaling, restored trastuzumab-induced growth inhibition. CONCLUSIONS: In breast cancer cell models that overexpress HER2/neu, an increased level of IGF-IR signaling appears to interfere with the action of trastuzumab. Thus, strategies that target IGF-IR signaling may prevent or delay development of resistance to trastuzumab.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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.
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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 découle