Selective Inhibition of Histone Deacetylases Sensitizes Malignant Cells to Death Receptor Ligands
Notice bibliographique
Résumé
Evasion of death receptor ligand-induced apoptosis represents an important contributor to cancer development and progression. Therefore, molecules that restore sensitivity to death receptor stimuli would be important tools to better understand this biological pathway and potential leads for therapeutic adjuncts. Previously, the small-molecule 4-(4-chloro-2-methylphenoxy)-N-hydroxybutanamide (that we propose be named droxinostat) was identified as a chemical sensitizer to death receptor stimuli, decreasing the expression of the caspase-8 inhibitor FLIP. However, the direct targets of droxinostat were unknown. To better understand the mechanism of action of droxinostat and highlight new strategies to restore sensitivity to death receptor ligands, we analyzed changes in gene expression using the Connectivity Map after treating cells with droxinostat. Changes in gene expression after droxinostat treatment resembled changes observed after treatment with histone deacetylase (HDAC) inhibitors. Therefore, we examined the effects of droxinostat on HDAC activity and showed that it selectively inhibited HDAC3, HDAC6, and HDAC8 and that inhibition of these HDACs was functionally important for its ability to sensitize cells to death ligands. Thus, we have identified a selective HDAC inhibitor and showed that selective HDAC inhibition sensitizes cells to death ligands, thereby highlighting a new mechanism to overcome resistance to death receptor ligands.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».