Titration of signalling output: insights into clinical combinations of MEK and AKT inhibitors
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We aimed to understand the relative contributions of inhibiting MEK and AKT on cell growth to guide combinations of these agents. MATERIALS AND METHODS: A panel of 20 cell lines was exposed to either the MEK inhibitor, PD0325901, or AKT inhibitor, AKT 1/2 inhibitor. p-ERK and p-S6 ELISAs were used to define degrees of MEK and AKT inhibition, respectively. Growth inhibition to different degrees of MEK and AKT inhibition, either singly or in combination using 96-h sulphorhodamine assays was then studied. RESULTS: A significantly greater growth inhibition was seen in BRAF(M) and PIK3CA(M) cells upon maximal MEK (P = 0.004) and AKT inhibition (P = 0.038), respectively. KRAS(M) and BRAF/PIK3CA/KRAS(WT) cells were not significantly more likely to be sensitive to MEK or AKT inhibition. Significant incremental growth inhibition of the combination of MEK + AKT over either MEK or AKT inhibition alone was seen when MEK + AKT was inhibited maximally and not when sub-maximal inhibition of both MEK + AKT was used (11/20 cell lines versus 1/20 cell lines; P = 0.0012). CONCLUSIONS: KRAS(M) cells are likely to benefit from combinations of MEK and AKT inhibitors. Sub-maximally inhibiting both MEK and AKT within a combination, in a majority of instances, does not significantly increase growth inhibition compared with maximally inhibiting MEK or AKT alone and alternative phase I trial designs are needed to clinically evaluate such combinations.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».