Epithelial to mesenchymal transition predicts gefitinib resistance in cell lines of head and neck squamous cell carcinoma and non–small cell lung carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
The modest response of patients with head and neck squamous cell carcinoma (HNSCC) and non-small cell lung carcinoma (NSCLC) to epithelial growth factor receptor tyrosine kinase inhibitors such as gefitinib and erlotinib indicates the need for the development of biomarkers to predict response. We determined gefitinib sensitivity in a panel of HNSCC cell lines by a 5-day 3-(4,5-dimethylthiazol-2-yl)-2,5-diphenyltetrazolium bromide assay and confirmed these responses with analysis of downstream signaling by immunoblotting and cell cycle arrest. Basal gene expression profiles were then determined by microarray analysis and correlated with gefitinib response. These data were combined with previously reported NSCLC microarray results to generate a broader predictive index. Common markers of resistance between the two tumor types included genes associated with the epithelial to mesenchymal transition. We confirmed that increased protein expression of vimentin combined with the loss of E-cadherin, claudin 4, and claudin 7 by immunoblotting was associated with gefitinib resistance in both HNSCC and NSCLC cell lines. In addition, the loss of the Ca(2+)-independent cell-cell adhesion molecules EpCAM and TROP2 in resistant lines was confirmed by immunofluorescence. Tumor xenografts derived from the gefitinib-sensitive UM-SCC-2 were growth-delayed by gefitinib, whereas the gefitinib-resistant 1483 xenografts were unaffected. These data support a role for epithelial to mesenchymal transition in establishing gefitinib resistance for both HNSCC and NSCLC, and indicate that clinical trials should address whether these biomarkers will be useful for patient selection.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».