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Enregistrement W2102728030 · doi:10.1186/1476-4598-13-72

Integrated genomic analysis identifies the mitotic checkpoint kinase WEE1 as a novel therapeutic target in medulloblastoma

2014· article· en· W2102728030 sur OpenAlex
Peter S. Harris, Sujatha Venkataraman, Irina Alimova, Diane K. Birks, Ilango Balakrishnan, Brian Cristiano, Andrew M. Donson, Adrian M. Dubuc, Michael D. Taylor, Nicholas K. Foreman, Philip Reigan, Rajeev Vibhakar

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueMolecular Cancer · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlioma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNational Cancer InstituteNational Institutes of HealthHyundai Hope On WheelsMorgan Adams FoundationChildhood Brain Tumor Foundation
Mots-clésMedulloblastomaKinomeWee1BiologyRNA interferenceCancer researchMitosisKinaseCell cycleCell growthGene knockdownMitotic catastropheCell cycle checkpointCell biologyCellCell cultureGeneticsGeneCyclin-dependent kinase 1RNA

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Medulloblastoma is the most common type of malignant brain tumor that afflicts children. Although recent advances in chemotherapy and radiation have improved outcomes, high-risk patients do poorly with significant morbidity. METHODS: To identify new molecular targets, we performed an integrated genomic analysis using structural and functional methods. Gene expression profiling in 16 medulloblastoma patient samples and subsequent gene set enrichment analysis indicated that cell cycle-related kinases were associated with disease development. In addition a kinome-wide small interfering RNA (siRNA) screen was performed to identify kinases that, when inhibited, could prevent cell proliferation. The two genome-scale analyses were combined to identify key vulnerabilities in medulloblastoma. The inhibition of one of the identified targets was further investigated using RNAi and a small molecule inhibitor. RESULTS: Combining the two analyses revealed that mitosis-related kinases were critical determinants of medulloblastoma cell proliferation. RNA interference (RNAi)-mediated knockdown of WEE1 kinase and other mitotic kinases was sufficient to reduce medulloblastoma cell proliferation. These data prompted us to examine the effects of inhibiting WEE1 by RNAi and by a small molecule inhibitor of WEE1, MK-1775, in medulloblastoma cell lines. MK-1775 inhibited the growth of medulloblastoma cell lines, induced apoptosis and increased DNA damage at nanomolar concentrations. Further, MK-1775 was synergistic with cisplatin in reducing medulloblastoma cell proliferation and resulted in an associated increase in cell death. In vivo MK-1775 suppressed medulloblastoma tumor growth as a single agent. CONCLUSIONS: Taken together, these findings highlight mitotic kinases and, in particular, WEE1 as a rational therapeutic target for medulloblastoma.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,458
Score d'incertitude au seuil0,577

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,255 · 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