Alterations in Glycopeptides Associated with Herceptin Treatment of Human Breast Carcinoma MCF-7 and T-Lymphoblastoid Cells
Notice bibliographique
Résumé
The therapeutic humanized monoclonal antibody IgG1 known as Herceptin® has shown remarkable antitumor effects. Although this type of therapy has increased the cancer-free survival of patients, not all tumors respond to this treatment and cancers often develop resistance to the antibody. Despite the fact that Herceptin function has been extensively studied, the precise mechanism underlying its antitumor activity still remains incompletely defined. We previously demonstrated on human breast MCF-7 carcinoma and T-lymphoblastoid CEM cells that monoclonal antibody in combination with Lipoplex consisting of Lipofectamine mixed with plasmid DNA showed a more profound effect on cancer cell viability than antibody alone. The analyses of N-glycans isolated from cancer cells showed dramatic differences in profiles when cells were exposed to Herceptin. Moreover, the investigation of glycosylated peptides from the same cancer cell models after treatment revealed further alterations in the post-translational modifications. Tandem mass spectra obtained from the samples treated confirmed the presence of a series of glycopeptides bearing characteristic oligosaccharides as described in IgG1. However some of them differed by mass differences that corresponded to peptide backbones not described previously and more of them were detected from Herceptin treated samples than from cells transfected with Heceptin/Lipoplex. The results indicate that the presence of Lipoplex prevents antibody transformation and elongates its proper function. The better understanding of the multipart changes described in the glycoconjugates could provide new insights into the mechanism by which antibody induces regression in cancers.
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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) | 0,000 | 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 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 ».