Determinants of Sensitivity and Resistance to Rapamycin-Chemotherapy Drug Combinations <i>In vivo</i>
Notice bibliographique
Résumé
The phosphatidylinositol-3-OH kinase [PI(3)K] pathway is frequently activated in human cancers and represents a rational target for therapeutic intervention. We have previously shown that enforced expression of Akt, which is a downstream effector of PI(3)K, could promote tumorigenesis and drug resistance in the Emu-myc mouse lymphoma model, and that these tumors were particularly sensitive to inhibition of mammalian target of rapamycin (mTOR) with rapamycin when combined with conventional chemotherapy. We now show that reduced dosage of PTEN, a negative regulator of PI(3)K signaling, is sufficient to activate Akt, but has only a modest effect on lymphomagenesis in the same model. Nonetheless, loss of even one PTEN allele resulted in lymphomas that were resistant to conventional chemotherapy yet sensitive to rapamycin/chemotherapy combinations. These effects could be recapitulated by using RNA interference to suppress PTEN expression in lymphomas, which were previously established in the absence of PI(3)K lesions. Finally, the introduction of lesions that act downstream of mTOR (eIF4E) or disable apoptosis (Bcl-2 and loss of p53) into PTEN+/- lymphomas promoted resistance to rapamycin/chemotherapy combinations. Thus, whether activation of the PI(3)K pathway confers sensitivity or resistance to therapy depends on the therapy used as well as secondary genetic events. Understanding these genotype-response relationships in human tumors will be important for the effective use of rapamycin or other compounds targeting the PI(3)K pathway in the clinic.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».