Hsp90 Inhibitor 17-Allylamino-17-Demethoxygeldanamycin Prevents Synovial Sarcoma Proliferation via Apoptosis in <i>In vitro</i> Models
Notice bibliographique
Résumé
Synovial sarcoma is a soft tissue malignancy with a poor prognosis; many patients will die from this disease within 10 years of diagnosis, despite treatment. Gene expression profiling and immunohistochemistry studies have identified oncogenes that are highly expressed in synovial sarcoma. Included in this group are receptor tyrosine kinases such as epidermal growth factor receptor, insulin-like growth factor receptor 1, fibroblast growth factor receptor 3, KIT, and HER2. Inhibitors of these growth-promoting receptors are likely to inhibit proliferation of synovial sarcoma; however, the effect of receptor tyrosine kinase inhibitors on synovial sarcoma is largely unknown. We assessed the ability of the following receptor tyrosine kinase inhibitors to halt proliferation and induce apoptosis in synovial sarcoma monolayer and three dimensional spheroid in vitro models: gefitinib (Iressa), NVP-AEW541, imatinib mesylate (Gleevec), SU5402, PRO-001, trastuzumab (Herceptin), and 17-allylamino-17-demethoxygeldanamycin (17-AAG). Gefitinib, NVP-AEW541, and imatinib inhibited proliferation only at relatively high concentrations, which are not clinically applicable. 17-AAG, which destabilizes multiple receptor tyrosine kinases and other oncoproteins through heat shock protein 90 inhibition, prevented proliferation and induced apoptosis in synovial sarcoma monolayer models at concentrations achievable in human serum. 17-AAG treatment was also associated with receptor tyrosine kinase degradation and induction of apoptosis in synovial sarcoma spheroid models. 17-AAG was more effective than doxorubicin, particularly in the spheroid models. Here we provide in vitro evidence that 17-AAG, a clinically applicable drug with known pharmacology and limited toxicity, inhibits synovial sarcoma proliferation by inducing apoptosis, and thus has potential as a systemic therapy for this disease.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».