Targeting the Mevalonate Pathway Inhibits the Function of the Epidermal Growth Factor Receptor
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The epidermal growth factor receptor (EGFR) is a key regulator of growth, differentiation, and survival of epithelial cancers. In a small subset of tumors, the presence of activating mutations within the ATP binding site confers increased susceptibility to gefitinib, a potent tyrosine kinase inhibitor of EGFR. Agents that can inhibit EGFR function through different mechanisms may enhance gefitinib activity in patients lacking these mutations. Mevalonate metabolites play significant roles in the function of the EGFR; therefore, mevalonate pathway inhibitors may potentiate EGFR-targeted therapies. EXPERIMENTAL DESIGN: In this study, we evaluated the effect of lovastatin on EGFR function and on gefitinib activity. Effects on EGFR function were analyzed by Western blot analysis using phosphospecific antibodies to EGFR, AKT, and extracellular signal-regulated kinase. Cytotoxic effects of lovastatin and/or gefitinib were evaluated by 3-(4,5-dimethylthiazol-2-yl)-2,5-diphenyltetrazolium bromide assay and flow cytometry. RESULTS: Lovastatin treatment inhibited EGF-induced EGFR autophosphorylation by 24 hours that was reversed by the coadministration of mevalonate. Combining lovastatin and gefitinib treatments showed enhanced inhibition of AKT activation by EGF in SCC9 cells. The combination of 10 mumol/L lovastatin and 10 mumol/L gefitinib treatments showed cooperative cytotoxicity in all 8 squamous cell carcinomas, 4 of 4 non-small cell lung carcinoma and 4 of 4 colon carcinoma cell lines tested. Isobologram and flow cytometric analyses of three representative cell lines with wild-type EGFR ATP binding sites confirmed that this combination was synergistic inducing a potent apoptotic response. CONCLUSIONS: Taken together, these results show that targeting the mevalonate pathway can inhibit EGFR function. They also suggest the potential utility of combining these clinically relevant therapeutic approaches.
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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.
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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 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 ».