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Enregistrement W2291782912 · doi:10.18632/oncotarget.7890

High-throughput drug library screening identifies colchicine as a thyroid cancer inhibitor

2016· article· en· W2291782912 sur OpenAlexaffabout
Le Zhang, Zhaoying Yang, Letizia Granieri, Adrian Pasculescu, Alessandro Datti, L. Sylvia, Zheli Xu, Shereen Ezzat

Notice bibliographique

RevueOncotarget · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueThyroid Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensUniversity of TorontoLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteMount Sinai HospitalPrincess Margaret Cancer CentreUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThyroid cancerCancerMedicineOncologyThyroidCancer researchInternal medicineLibrary scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

// Le Zhang 1, 2 , Zhaoying Yang 1, 2 , Letizia Granieri 3 , Adrian Pasculescu 3 , Alessandro Datti 3, 4 , Sylvia L. Asa 2, 5 , Zheli Xu 1, 2 , Shereen Ezzat 2, 6 1 Department of Breast Surgery, China-Japan Union Hospital, Jilin University, Changchun, Jilin, P.R. China 2 Ontario Cancer Institute and The Endocrine Oncology Site Group, Princess Margaret Hospital, University Health Network, Toronto, ON, Canada 3 SMART Laboratory for High-Throughput Screening Programs, Lunenfeld-Tanenbaum Research Institute at Mount Sinai Hospital, Toronto, ON, Canada 4 Department of Agricultural, Food, and Environmental Sciences, University of Perugia, Perugia, Italy 5 Department of Laboratory Medicine and Pathobiology, Toronto, ON, Canada 6 Department of Medicine, University of Toronto, Toronto, ON, Canada Correspondence to: Shereen Ezzat, e-mail: shereen.ezzat@utoronto.ca Zheli Xu, e-mail: zhelixujlu@163.com Keywords: thyroid cancer, colchicine, BRAF, BRAF resistance, high throughput drug screening Received: November 20, 2015 Accepted: February 09, 2016 Published: March 03, 2016 ABSTRACT We employed a high-throughput drug library screening platform to identify novel agents affecting thyroid cancer cells. We used human thyroid cancer cell lines to screen a collection of approximately 5200 small molecules with biological and/or pharmacologial properties. Parallel primary screens yielded a number of hits differentially active between thyroid and melanoma cells. Amongst compounds specifically targeting thyroid cancer cells, colchicine emerged as an effective candidate. Colchicine inhibited cell growth which correlated with G2 cell cycle arrest and apoptosis. These effects were hampered through inhibition of MEK1/2 and JNK. In contrast, inhibition of p38-MAPK had little effect, and AKT had no impact on colchicine action. Systemic colchicine inhibited thyroid cancer progression in xenografted mice. These findings demonstrate that our screening platform is an effective vehicle for drug reposition and show that colchicine warrants further attention in well-defined clinical niches such as thyroid cancer.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,258 · 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

Citations18
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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