Interferon-α/β enhances temozolomide activity against MGMT-positive glioma stem-like cells
Notice bibliographique
Résumé
Glioma is one of the most common primary tumors of the central nervous system in adults. Glioblastoma (GBM) is the most lethal type of glioma, whose 5-year survival is 9.8% at best. Glioma stem-like cells (GSCs) play an important role in recurrence and treatment resistance. MGMT is a DNA repair protein that removes DNA adducts and therefore attenuates treatment efficiency. It has been reported that interferon-α/β (IFN-α/β) downregulates the level of MGMT and sensitizes glioma cells to temozolomide. In the present study, we assessed whether IFN-α/β is able to sensitize GSCs to temozolomide by modulating MGMT expression. Upon the treatment of IFN-α/β, the efficacy of temozolomide against MGMT‑positive GSCs was markedly enhanced by combination treatment with IFN-α/β when compared with the temozolomide single agent group, and MGMT expression was markedly decreased at the same time. Further mechanistic study showed that IFN-α/β suppressed the NF-κB activity, which further mediated the sensitization of MGMT‑positive GSCs to temozolomide. Our data therefore demonstrated that the application of IFN-α/β is a promising agent with which to enhance temozolomide efficiency and reduce drug resistance, and our findings shed light on improving clinical outcomes and prolonging the survival of patients with malignant gliomas.
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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 | 0,001 |
| 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 ».