SKI-606 (bosutinib), a novel Src kinase inhibitor, suppresses migration and invasion of human breast cancer cells
Notice bibliographique
Résumé
Src family kinase activity is elevated in many human tumors, including breast cancer, and is often associated with aggressive disease. We examined the effects of SKI-606 (bosutinib), a selective Src family kinase inhibitor, on human cancer cells derived from breast cancer patients to assess its potential for breast cancer treatment. Our results show that SKI-606 caused a decrease in cell motility and invasion of breast cancer cell lines with an IC50 of approximately 250 nmol/L, which was also the IC50 for inhibition of cellular Src kinase activity in intact tumor cells. These changes were accompanied by an increase in cell-to-cell adhesion and membrane localization of beta-catenin. By contrast, cell proliferation and survival were unaffected by SKI-606 at concentrations sufficient to block cell migration and invasion. Analysis of downstream effectors of Src revealed that SKI-606 inhibits the phosphorylation of focal adhesion kinase (FAK), proline-rich tyrosine kinase 2 (Pyk2), and Crk-associated substrate (p130Cas), with an IC50 similar to inhibition of cellular Src kinase. Our findings indicate that SKI-606 inhibits signaling pathways involved in controlling tumor cell motility and invasion, suggesting that SKI-606 is a promising therapeutic for breast cancer.
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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.
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 ».