Erlotinib, Gefitinib, and Vandetanib Inhibit Human Nucleoside Transporters and Protect Cancer Cells from Gemcitabine Cytotoxicity
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Combinations of tyrosine kinase inhibitors (TKI) with gemcitabine have been attempted with little added benefit to patients. We hypothesized that TKIs designed to bind to ATP-binding pockets of growth factor receptors also bind to transporter proteins that recognize nucleosides. EXPERIMENTAL DESIGN: TKI inhibition of uridine transport was studied with recombinant human (h) equilibrative (E) and concentrative (C) nucleoside transporters (hENT, hCNT) produced individually in yeast. TKIs effects on uridine transport, gemcitabine accumulation, regulation of hENT1 activity, and cell viability in the presence or absence of gemcitabine were evaluated in human pancreatic and lung cancer cell lines. RESULTS: Erlotinib, gefitinib and vandetanib inhibited [(3)H]uridine transport in yeast and [(3)H]uridine and [(3)H]gemcitabine uptake in the four cell lines. Treatment of cell lines with erlotinib, gefitinib, or vandetanib for 24 hours reduced hENT1 activity which was reversed by subsequent incubation in drug-free media for 24 hours. Greater cytotoxicity was observed when gemcitabine was administered before erlotinib, gefitinib, or vandetanib than when administered together and synergy, evaluated using the CalcuSyn Software, was observed in three cell lines resulting in combination indices under 0.6 at 50% reduction of cell growth. CONCLUSIONS: Vandetanib inhibited hENT1, hENT2, hCNT1, hCNT2, and hCNT3, whereas erlotinib inhibited hENT1 and hCNT3 and gefitinib inhibited hENT1 and hCNT1. The potential for reduced accumulation of nucleoside chemotherapy drugs in tumor tissues due to inhibition of hENTs and/or hCNTs by TKIs indicates that pharmacokinetic properties of these agents must be considered when scheduling TKIs and nucleoside chemotherapy in combination.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».