Anticancer activity of pyrithione zinc in oral cancer cells identified in small molecule screens and xenograft model: Implications for oral cancer therapy
Notice bibliographique
Résumé
Oral squamous cell carcinoma (OSCC) patients diagnosed in late stages have limited chemotherapeutic options, underscoring the great need for development of new anticancer agents for more effective disease management. We aimed to identify novel anticancer agents for OSCC using quantitative high throughput assays for screening six chemical libraries consisting of 5170 small molecule inhibitors. In depth characterization resulted in identification of pyrithione zinc (PYZ) as the most effective cytotoxic agent inhibiting cell proliferation and inducing apoptosis in OSCC cells in vitro. Further, treatment with PYZ reduced colony forming, migration and invasion potential of oral cancer cells in a dose-dependent manner. PYZ treatment also led to altered expression of several key components of the major signaling pathways including PI3K/AKT/mTOR and WNT/β-catenin in OSCC cells. In addition, treatment with PYZ also reduced expression of 14-3-3ζ, 14-3-3σ, cyclin D1, c-Myc and pyruvate kinase M2 (PKM2), proteins identified in our earlier studies to be involved in development and progression of OSCCs. Importantly, PYZ treatment significantly reduced tumor xenograft volume in immunocompromised NOD/SCID/Crl mice without causing apparent toxicity to normal tissues. Taken together, we demonstrate in vitro and in vivo efficacy of PYZ in OSCC. In conclusion, we identified PYZ in HTS assays and demonstrated in vitro and in vivo pre-clinical efficacy of PYZ as a novel anticancer therapeutic candidate in OSCC.
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».