MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2317566112 · doi:10.1158/1538-7445.am2011-2642

Abstract 2642: Small molecule inhibitor borrelidin induces apoptosis in acute lymphoblastic leukemia cell lines in association with GCN2 kinase pathway activation

2011· article· en· W2317566112 sur OpenAlexaff
Darya Habibi, Nadya Ogloff, Reza B. Jalili, Aziz Ghahary, Christopher J. Ong

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA modifications and cancer
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPropidium iodideJurkat cellsApoptosisChemistryAsparaginaseKinaseProgrammed cell deathFlow cytometryCell growthCancer researchLeukemiaMolecular biologyCell biologyBiochemistryBiologyLymphoblastic LeukemiaT cellImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction: Acute lymphoblastic leukemia (ALL) is the most common cancer diagnosed in children. L-asparaginase (L-ASNase), an important agent in the treatment of ALL, catalyzes the hydrolysis of asparagine (Asn), leading to activation of the general control nonderepressible-2(GCN2) kinase stress-responsive pathway, inhibition of protein synthesis, and apoptotic cell death. Unfortunately, allergic hypersensitivity reactions can occur in patients after repeated administrations of ASNase and are the main reason for discontinuation of ASNase treatment. Borrelidin, a small molecule nitrile-containing macrolide, is a known inhibitor of bacterial and eukaryal threonyl-tRNA synthetase (ThrRS). As both ASNase and borrelidin increase the levels of uncharged tRNA, we hypothesize that ASNase may be replaced by borrelidin. Thus, the aim of the present study was to investigate if borrelidin could have a potential role in targeting ALL cell lines and, whether the GCN2 kinase pathway activation is involved as one of the downstream mechanisms by which borrelidin affects lymphoblastic cells. Methods: In order to mediate inhibition of threonyl-tRNA synthesis and to induce nutritional stress in ALL cell lines, Jurkat and CEM cells, cells were treated with borrelidin. Proliferation assay was also performed and the growth rate of these cells was studied. Propidium iodide staining and flow cytometry were performed to study the apoptotic effects of borrelidin on these cells as well as to study the effects of borrelidin on cell cycle progression. The levels of phosphorylated GCN2, total GCN2, phosphorylated eIF2α, total eIF2α, CHOP and cleaved PARP were evaluated by Western blot analysis. Results: Borrelidin was able to potently inhibit the proliferation and growth of ALL cell lines in low concentrations. Borrelidin showed a greater apoptotic effect on T cells compared to primary fibroblasts (half maximal inhibitory concentration (IC50) of 50 ng/ml and 375 ng/ml respectively). Flow cytometry and Western blot analysis indicated that borrelidin was able to increase the level of apoptosis in treated Jurkat cells as compared with non-treated control groups (3.9 ± 1.26 and 0.77 ± 0.06, respectively; p<0.01, n=3). Flow cytometry results showed a significant dose-dependent G1 arrest in Jurkat cells treated with borrelidin (10.88 ± 0.63) compared to that of non-treated control group (4.18 ± 0.24; p<0.001, n=3). Activation of the GCN2 kinase pathway as well as induction of the proapoptotic CHOP protein was significantly higher in ALL cell lines treated with borrelidin relative to the control non-treated cells. Conclusions: These findings collectively suggest for the first time that borrelidin may have promising potentials in treating ALL by activating the GCN2 kinase pathway, inducing apoptosis and mediating G1 arrest in T-cells. Citation Format: {Authors}. {Abstract title} [abstract]. In: Proceedings of the 102nd Annual Meeting of the American Association for Cancer Research; 2011 Apr 2-6; Orlando, FL. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2011;71(8 Suppl):Abstract nr 2642. doi:10.1158/1538-7445.AM2011-2642

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 seuil0,009

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 recherche0,0000,001
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,259 · 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
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCancer ResearchMême sujetRNA modifications and cancerTravaux en français237 207