Monensin Inhibits Epidermal Growth Factor Receptor Trafficking and Activation: Synergistic Cytotoxicity in Combination with EGFR Inhibitors
Notice bibliographique
Résumé
Targeting the EGFR, with inhibitors such as erlotinib, represents a promising therapeutic option in advanced head and neck squamous cell carcinomas (HNSCC). However, they lack significant efficacy as single agents. Recently, we identified the ability of statins to induce synergistic cytotoxicity in HNSCC cells through targeting the activation and trafficking of the EGFR. However, in a phase I trial of rosuvastatin and erlotinib, statin-induced muscle pathology limited the usefulness of this approach. To overcome these toxicity limitations, we sought to uncover other potential combinations using a 1,200 compound screen of FDA-approved drugs. We identified monensin, a coccidial antibiotic, as synergistically enhancing the cytotoxicity of erlotinib in two cell line models of HNSCC, SCC9 and SCC25. Monensin treatment mimicked the inhibitory effects of statins on EGFR activation and downstream signaling. RNA-seq analysis of monensin-treated SCC25 cells demonstrated a wide array of cholesterol and lipid synthesis genes upregulated by this treatment similar to statin treatment. However, this pattern was not recapitulated in SCC9 cells as monensin specifically induced the expression of activation of transcription factor (ATF) 3, a key regulator of statin-induced apoptosis. This differential response was also demonstrated in monensin-treated ex vivo surgical tissues in which HMG-CoA reductase expression and ATF3 were either not induced, induced singly, or both induced together in a cohort of 10 patient samples, including four HNSCC. These results suggest the potential clinical utility of combining monensin with erlotinib in patients with HNSCC.
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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 ».