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Enregistrement W2151749514 · doi:10.1096/fj.11-202333

Innate immune agonist, dsRNA, induces apoptosis in ovarian cancer cells and enhances the potency of cytotoxic chemotherapeutics

2012· article· en· W2151749514 sur OpenAlexaff
Danielle N. Van, Charlotte F. Roberts, James Marion, Sandrine Lépine, Kuzhuvelil B. Harikumar, Jessica Schreiter, Catherine I. Dumur, Xianjun Fang, Sarah Spiegel, Jessica K. Bell

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
Thématiqueinterferon and immune responses
Établissements canadiensDiscovery Centre
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNational Institute of General Medical SciencesNational Cancer InstituteNational Institutes of Health
Mots-clésBiologyRNA silencingGene knockdownCytotoxic T cellReceptorTLR3AgonistInnate immune systemCancer researchMolecular biologyApoptosisRNA interferenceRNAToll-like receptorBiochemistryIn vitro

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Ovarian cancer is the most lethal gynecological cancer. Here we show that innate immune agonist, dsRNA, directly induces ovarian cancer cell death and identify biomarkers associated with responsiveness to this targeted treatment. Nuclear staining and MTT assays following dsRNA stimulation revealed two subpopulations, sensitive (OVCAR‐3, CAOV‐3; patient samples malignant 1 and 2) and resistant (DOV‐13, SKOV‐3). Microarray analysis identified 75 genes with differential expression that further delineated these two subpopulations. qPCR and immunoblot analyses showed increased dsRNA receptor expression after stimulation as compared to resistant and immortalized ovarian surface epithelial cells ( e.g ., 70‐fold with malignant 2, 43‐fold with OVCAR‐3). Using agonists, antagonists, and shRNA‐mediated knockdown of dsRNA receptors, we show that TLR3, RIG‐I, and mda5 coordinated a caspase 8/9‐ and interferon‐dependent cell death. In resistant cells, dsRNA receptor overexpression restored dsRNA sensitivity. When dsRNA was combined with carboplatin or paclitaxel, cell viability significantly decreased over individual treatments (1.5‐to 7.5‐fold). Isobologram analyses showed synergism in dsRNA combinations (CI=0.4–0.82) vs . an additive effect in carboplatin/paclitaxel treatment (CI= 1.5–2). Our data identify a predictive marker, dsRNA receptor expression, to target dsRNA responsive populations and show that, in dsRNA‐sensitive cells, dsRNA induces apoptosis and enhances the potency of cytotoxic chemotherapeutics.—Van, D. N., Roberts, C. F., Marion, J. D., Lépine, S., Harikumar, K. B., Schreiter, J., Dumur, C. I., Fang, X., Spiegel, S., Bell, J. K. Innate immune agonist, dsRNA, induces apoptosis in ovarian cancer cells and enhances the potency of cytotoxic chemotherapeutics. FASEB J. 26, 3188–3198 (2012). www.fasebj.org

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,434

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,243 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations36
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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