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Enregistrement W2314631958 · doi:10.1158/1538-7445.am2013-3186

Abstract 3186: Characterizing the antitumor effects of inhibiting translation initiation in glioblastoma multiforme.

2013· article· en· W2314631958 sur OpenAlexaff
Arjuna Rajakumar, Joséphine Nalbantoglu

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer, Hypoxia, and Metabolism
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEIF4ECancer researchCarcinogenesisPTENTranslation (biology)BiologyOncogeneEukaryotic translationCancerGeneCell cycleMessenger RNAPI3K/AKT/mTOR pathwayGeneticsApoptosis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Oncogene addiction is the process by which a tumor cell becomes increasingly dependent on the expression of a particular gene for the maintenance of its tumorigenicity. Alleviating this dependence via genetic or pharmacological means may profoundly inhibit tumor growth. However many cancers are not dependent on a single gene for survival. Glioblastoma Multiforme (GBM) presents itself with many genetic aberrations contributing to its aggressive phenotype. These include loss of PTEN, amplification of CDK4 and EGFR among others, making targeting a single genetic node ineffective where other oncogenic networks may buffer any therapeutic benefit. Over the last 10 years it has been shown that targeting protein translation initiation results in the simultaneous targeting of many oncogenic pathways. Translation initiation is highly implicated in tumorigenesis with over 10 initiation factors acting as either proto-oncogenes or tumor suppressors, the most well described being the eIF4E. The overexpression of eIF4E in many cancers results in messenger RNA discrimination giving rise to an increased translation of a subset of oncogenic mRNAs with highly structured 5’UTRs. However the precise role translation initiation plays in maintaining tumorigenicity in GBM and the subsequent anti-neoplastic properties of its inhibition are not known. Here, we characterize the anti-tumor effects of targeting protein translation in three glioblastoma cell lines U87MG, U251N and the highly aggressive U87ΔEGFR, using a small molecule inhibitor of eIF4E, 4EGI-1. We show that 4EGI-1 severely impairs cell survival over a 72 hour time interval, in a dose-dependent manner. This is marked by an arrest of cell proliferation starting at 24 hours, induction of apoptosis at 48 hours with increased annexin V staining and a decrease in cell motility. We found these effects coincide with a decrease in protein expression of several oncogenes with highly structured 5’UTRs after treatment with 4EGI-1 including cell proliferation proteins c-Myc and Cyclin D1 which are completely lost by 48 hours and regulators of apoptosis such as Bcl-xL, Mcl-1 and Survivin which decrease and are lost by 72 hours, while not affecting overall transcription of these genes. Our results demonstrate the sensitivity of gliomas towards inhibition of translation initiation. This further highlights translation regulation control as a strong force in cancer therapy, particularly in glioblastoma where options are limiting. Citation Format: Arjuna K. Rajakumar, Josephine Nalbantoglu. Characterizing the antitumor effects of inhibiting translation initiation in glioblastoma multiforme. [abstract]. In: Proceedings of the 104th Annual Meeting of the American Association for Cancer Research; 2013 Apr 6-10; Washington, DC. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2013;73(8 Suppl):Abstract nr 3186. doi:10.1158/1538-7445.AM2013-3186

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 enseignants0,002
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)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,305 · 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
Publié2013
Routes d'admission1
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