BET and BRAF inhibitors act synergistically against <i>BRAF‐</i>mutant melanoma
Notice bibliographique
Résumé
Despite major advances in the treatment of metastatic melanoma, treatment failure is still inevitable in most cases. Manipulation of key epigenetic regulators, including inhibition of Bromodomain and extra-terminal domain (BET) family members impairs cell proliferation in vitro and tumor growth in vivo in different cancers, including melanoma. Here, we investigated the effect of combining the BET inhibitor JQ1 with the BRAF inhibitor Vemurafenib in in vitro and in vivo models of BRAF-mutant melanoma. We performed cytotoxicity and apoptosis assays, and a xenograft mouse model to determine the in vitro and in vivo efficacy of JQ1 in combination with Vemurafenib against BRAF-mutant melanoma cell lines. Further, to investigate the molecular mechanisms underlying the effects of combined treatment, we conducted antibody arrays of in vitro drug-treated cell lines and RNA sequencing of drug-treated xenograft tumors. The combination of JQ1 and Vemurafenib acted synergistically in BRAF-mutant cell lines, resulting in marked apoptosis in vitro, with upregulation of proapoptotic proteins. In vivo, combination treatment suppressed tumor growth and significantly improved survival compared to either drug alone. RNA sequencing of tumor tissues revealed almost four thousand genes that were uniquely modulated by the combination, with several anti-apoptotic genes significantly down-regulated. Collectively, our data provide a rationale for combined BET and BRAF inhibition as a novel strategy for the treatment of melanoma.
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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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».