Overcoming resistance to sonic hedgehog inhibition by targeting p90 ribosomal S6 kinase in pediatric medulloblastoma
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Molecular subtyping has allowed for the beginning of personalized treatment in children suffering from medulloblastoma (MB). However, resistance inevitably emerges against these therapies, particularly in the Sonic Hedgehog (SHH) subtype. We found that children with SHH subtype have the worst outcome underscoring the need to identify new therapeutic targets. PROCEDURE: High content screening of a 129 compound library identified agents that inhibited SHH MB growth. Lead molecular target levels, p90 ribosomal S6 kinase (RSK) were characterized by immunoblotting and qRT-PCR. Comparisons were made to human neural stem cells (hNSC). Impact of inhibiting RSK with the small molecule BI-D1870 or siRNA was assessed in growth assays (monolayer, neurosphere, and soft agar). NanoString was used to detect RSK in a cohort of 66 patients with MB. To determine BI-D1870 pharmacokinetics/pharmacodynamics, 100 mg/kg was I.P. injected into mice and tissues were collected at various time points. RESULTS: Daoy, ONS76, UW228, and UW426 MB cells were exquisitely sensitive to BI-D1870 but unresponsive to SHH inhibitors. Anti-tumor growth corresponded with inactivation of RSK in MB cells. BI-D1870 had no effect on hNSCs. Inhibiting RSK with siRNA or BI-D1870 suppressed growth, induced apoptosis, and sensitized cells to SHH agents. Notably, RSK expression is correlated with SHH patients. In mice, BI-D1870 was well-tolerated and crossed the blood-brain barrier (BBB). CONCLUSIONS: RSK inhibitors are promising because they target RSK which is correlated with SHH patients as well as cause high levels of apoptosis to only MB cells. Importantly, BI-D1870 crosses the BBB, acting as a scaffold for development of more long-lived RSK inhibitors.
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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 ».