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Enregistrement W2211386458

Inhibition of EphA2 receptor tyrosine kinase activity by dasatinib in pancreatic cancer.

2007· article· en· W2211386458 sur OpenAlexaff
Qing Chang, Claus Jørgensen, Tony Pawson, David W. Hedley

Notice bibliographique

RevueMolecular Cancer Therapeutics · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueAxon Guidance and Neuronal Signaling
Établissements canadiensLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteOntario Institute for Cancer Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEPH receptor A2Erythropoietin-producing hepatocellular (Eph) receptorDasatinibCancer researchEphrinTyrosine kinaseReceptor tyrosine kinasePancreatic cancerProto-oncogene tyrosine-protein kinase SrcBiologyAutophosphorylationCancerKinaseCell biologySignal transductionInternal medicineMedicineProtein kinase A
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

C174 Eph receptors constitute the largest family of receptor tyrosine kinases (RTKs) in the human genome. Their ligands, which fall into the ephrin A and ephrin B classes, are surface bound, and bidirectional ephrin receptor/ligand interactions play an important role in normal tissue development. Aberrant Eph receptor function is implicated in cellular transformation, metastasis, and angiogenesis. EphA2 is one prominent member that is over-expressed and functionally altered in many invasive cancers, including pancreatic cancer. Although the mechanisms by which EphA2 contributes to tumor cell malignancy are far from clear, it potentially represents a therapeutic target for novel anticancer agents. Dasatinib, which is a multi-targeted kinase inhibitor mainly developed for Bcr-Abl and Src family kinases, has recently been shown to have significant activity against EphA2 (Huang et al. Cancer Res 2007; 67: 2226-38). Since selective small molecule EphA2 inhibitors are not currently available, we investigated the therapeutic potential to target EphA2 by dasatinib in BxPC-3, PANC-1, and MIA PaCa-2 pancreatic cancer cell lines. Using an in vitro kinase assay, we found that EphA2 receptor tyrosine kinase was inhibited directly by dasatinib in a dose-dependent manner. In all three pancreatic cancer cell lines, low basal levels of EphA2 tyrosine phosphorylation were detected by immunoprecipitation. Stimulation with ephrinA1-Fc ligand produced rapid increases of EphA2 phosphorylation, associated with activation of Akt in all three cell lines. In BxPC-3, but not in PANC-1 or MIA PaCa-2 cells, we also observed increased Y705-STAT3, whereas PANC-1 and MIA PaCa-2 cells showed increased ERK phosphorylation and a transient loss of focal adhesion kinase phosphorylation following EphA2 activation. These results suggest that the effects of EphA2 activation on cell behavior differ among the pancreatic cancer cell lines.
 In addition to Src, dasatinib inhibited EphA2 tyrosine kinase activity as well as downstream effectors of EphA2 in pancreatic cancer cell lines. Furthermore, dasatinib caused G1 arrest, not seen with the well characterized Src inhibitor PP2 except at the highest concentration, suggesting that EphA2 receptor tyrosine kinase inhibition but not Src inhibition resulted in cell cycle arrest. Previous work has shown that ligand binding results in the internalization and proteasomal degradation of EphA2 (Walker-Daniels et al. Mol Cancer Res 2002; 1: 79-87). We observed that dasatinib inhibited ligand-induced internalization and degradation of EphA2, suggesting that this is dependent on kinase activity. Preliminary in vivo experiments showed that treatment with dasatinib results in a transient decrease of EphA2 phosphorylation in BxPC-3 xenografts, suggesting that this drug might have activity in pancreatic cancer due to EphA2 inhibition, in addition to its effects on Src. We conclude that EphA2 is a promising therapeutic target in pancreatic cancer, and that the development of more selective inhibitors for clinical testing is indicated.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,044
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,275 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2007
Routes d'admission1
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