Targeting MDM2 for Treatment of Adenoid Cystic Carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: There are no effective treatment options for patients with advanced adenoid cystic carcinoma (ACC). Here, we evaluated the effect of a new small molecule inhibitor of the MDM2-p53 interaction (MI-773) in preclinical models of ACC. EXPERIMENTAL DESIGN: To evaluate the anti-tumor effect of MI-773, we administered it to mice harboring three different patient-derived xenograft (PDX) models of ACC expressing functional p53. The effect of MI-773 on MDM2, p53, phospho-p53, and p21 was examined by Western blots in 5 low passage primary human ACC cell lines and in MI-773-treated PDX tumors. RESULTS: Single-agent MI-773 caused tumor regression in the 3 PDX models of ACC studied here. For example, we observed a tumor growth inhibition index of 127% in UM-PDX-HACC-5 tumors that was associated with an increase in the fraction of apoptotic cells (P = 0.015). The number of p53-positive cells was increased in MI-773-treated PDX tumors (P < 0.001), with a correspondent shift in p53 localization from the nucleus to the cytoplasm. Western blots demonstrated that MI-773 potently induced expression of p53 and its downstream targets p21, MDM2, and induced phosphorylation of p53 (serine 392) in low passage primary human ACC cells. Notably, MI-773 induced a dose-dependent increase in the fraction of apoptotic ACC cells and in the fraction of cells in the G1 phase of cell cycle (P < 0.05). CONCLUSIONS: Collectively, these data demonstrate that therapeutic inhibition of the MDM2-p53 interaction with MI-773 activates downstream effectors of apoptosis and causes robust tumor regression in preclinical models of ACC. Clin Cancer Res; 22(14); 3550-9. ©2016 AACR.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 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 ».