Selumetinib produces a central core of apoptosis in breast cancer bone metastases in mice
Notice bibliographique
Résumé
Bone is a common site for metastatic colonization in patients with breast cancer, hence the importance of identifying new treatments for this disease. Preclinical studies of bone metastases have commonly employed MDA-MB-231 cells that possess an activated KRAS allele. While activating RAS mutations are relatively rare in human breast cancer, increased RAS-RAF-MEK pathway activity is common in high-grade breast cancers. To study the consequences of MEK inhibition on bone metastases stemming from the intra-cardiac injection of luciferase-expressing MDA-MB-231 cells in mice, we used the MEK inhibitor AZD6244 (Selumetinib). We found that AZD6244 treatment caused decreased tumor bioluminescence that was associated with cavitation of the bone metastases, owing to apoptosis of cells specifically within the central region of the bone lesions. Hypothesizing that the latter effect was due to the increased sensitivity of poorly perfused regions to pro-apoptotic stimuli, we found that the combination of serum deprivation and AZD6244 led to dramatic induction pf MDA-MB-231 apoptosis in vitro. Our results suggest that MEK inhibition may be a strategy for triggering cell death within the hypoperfused, oxygen and nutrient poor regions of tumors with activated RAS alleles.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».