Dual mTORC1/2 Blockade Inhibits Glioblastoma Brain Tumor Initiating Cells <i>In Vitro</i> and <i>In Vivo</i> and Synergizes with Temozolomide to Increase Orthotopic Xenograft Survival
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The EGFR and PI3K/mTORC1/2 pathways are frequently altered in glioblastoma (GBM), but pharmacologic targeting of EGFR and PI3K signaling has failed to demonstrate efficacy in clinical trials. Lack of relevant models has rendered it difficult to assess whether targeting these pathways might be effective in molecularly defined subgroups of GBMs. Here, human brain tumor-initiating cell (BTIC) lines with different combinations of endogenous EGFR wild-type, EGFRvIII, and PTEN mutations were used to investigate response to the EGFR inhibitor gefitinib, mTORC1 inhibitor rapamycin, and dual mTORC1/2 inhibitor AZD8055 alone and in combination with temozolomide (TMZ) EXPERIMENTAL DESIGN: In vitro growth inhibition and cell death induced by gefitinib, rapamycin, AZD8055, and TMZ or combinations in human BTICs were assessed by alamarBlue, neurosphere, and Western blotting assays. The in vivo efficacy of AZD8055 was assessed in subcutaneous and intracranial BTIC xenografts. Kaplan-Meier survival studies were performed with AZD8055 and in combination with TMZ. RESULTS: We confirm that gefitinib and rapamycin have modest effects in most BTIC lines, but AZD8055 was highly effective at inhibiting Akt/mTORC2 activity and dramatically reduced the viability of BTICs regardless of their EGFR and PTEN mutational status. Systemic administration of AZD8055 effectively inhibited tumor growth in subcutaneous BTIC xenografts and mTORC1/2 signaling in orthotopic BTIC xenografts. AZD8055 was synergistic with the alkylating agent TMZ and significantly prolonged animal survival. CONCLUSION: These data suggest that dual inhibition of mTORC1/2 may be of benefit in GBM, including the subset of TMZ-resistant GBMs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,004 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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.
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 tête enseignante, 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 ».