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Enregistrement W2327116862 · doi:10.1158/1538-7445.am2012-3887

Abstract 3887: A screen for new cancer specific drugs that target centrosome clustering

2012· article· en· W2327116862 sur OpenAlexaffabout
Eiko Kawamura, Andrew B. Fielding, Nagarajan Kannan, Connie J. Eaves, Michel Roberge, Shoukat Dedhar

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicrotubule and mitosis dynamics
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCentrosomeMitosisCancer cellCell biologySpindle apparatusCancerBiologyMicrotubuleIntegrin-linked kinaseCancer researchSpindle pole bodyCell cycleCell divisionChemistryCellGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Most normal cells have two centrosomes that form bipolar spindles during mitosis, while cancer cells often contain extra centrosomes. Such cancer cells then achieve bipolar division by clustering centrosomes into two functional poles. Our lab has previously shown that inhibition of Integrin-linked kinase, which is a signaling and scaffold protein in focal adhesion and is also a centrosomal protein, results in scattered centrosomes and multipolar spindles, which leads to cancer specific cell death (Fielding et al., 2011, 30:521-534, Oncogene). A major problem with clinically used anti-mitotic drugs, such as taxol, is their toxicity in normal cells. Our goal is to develop new drugs that act specifically on cancer cells through targeting extra centrosomes without affecting normal cells. To discover new drugs, we established a high-content screen that automatically detects cells with de-clustered centrosomes. BT-549, a breast cancer cell line, was used for the screen, since it is known to effectively cluster centrosomes. The Canadian Chemical Biology Network enabled us to test chemical libraries predicted to have drug-like properties. For screening, cells were grown in 96 well plates, treated with test compounds for 5 hours, and subjected to immunofluorescence to examine centrosome arrangement in mitotic cells. Images were taken and analyzed with an automated fluorescence imager, Cellomics Array Scan VTI. We have thus screened over 6000 compounds from which we identified 18 hits. Fifteen of these were confirmed to inhibit centrosome clustering in the cells cultured under standard conditions, and induce an arrest in mitosis. Three compounds are structurally similar, suggesting a common structural motif as preventing centrosome clustering. To compare the effects of these drugs on normal and cancer cells, the viability of several breast and other cancer cell lines, an immortalized model of normal human mammary epithelial cells (MCF10A), and freshly isolated primary normal human mammary epithelial cells were examined after two days of drug treatment using the MTT assay. These comparisons identified some compounds that selectively reduced the viability of cancer cells, but not normal mammary epithelial cells suggesting their potential for cancer-specific therapy. These small molecules are currently being tested in orthotopic and xenograft models, and will be studied for target identification and mechanism of action for further drug development. Citation Format: {Authors}. {Abstract title} [abstract]. In: Proceedings of the 103rd Annual Meeting of the American Association for Cancer Research; 2012 Mar 31-Apr 4; Chicago, IL. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2012;72(8 Suppl):Abstract nr 3887. doi:1538-7445.AM2012-3887

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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,003

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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,303 · 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
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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