TB-16EXPLORATION OF eEF2K AS A NOVEL THERAPEUTIC TARGET IN MEDULLOBLASTOMA AND NEUROBLASTOMA
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Medulloblastoma and neuroblastoma are aggressive solid pediatric tumors, with 5 year survival rates lower than 50-60%. In addition, more than 80% of the survivors develop permanent neurological impairments. Hence, there is a dire need to identify and validate novel, more effective and less toxic therapeutic approaches. Tumors are continually exposed to acute changes in the micro-environment, including nutrient availability. We previously showed that eukaryotic Elongation Factor-2 Kinase (eEF2K) is a critical regulator of cellular adaptation to acute metabolic stress. Based on those findings, we hypothesize that eEF2K is a marker of outcome and mediates medulloblastoma and neuroblastoma adaptation to acute stress. METHODS: Proprietary gene expression datasets (for medulloblastoma) and the R2 genomic analysis platform (for neuroblastoma) were analyzed for links between eEF2K expression and outcome. Effects of eEF2K knockdown on cell survival were evaluated in BE(2)C neuroblastoma cells. Immunoblotting and immunohistochemistry were performed on neuroblastoma cell lines and tissue microarrays (TMAs) for key molecules in the pathway. Similar studies are underway in medulloblastoma cell lines and TMAs. RESULTS: Low eEF2K mRNA expression is predictive of improved survival in medulloblastoma and neuroblastoma. Low p-eEF2 protein expression, indicative of low eEF2K activity, improves survival in human neuroblastoma. Neuroblastoma cell lines with eEF2K knockdown are more sensitive than controls to nutrient deprivation. CONCLUSIONS: eEF2K may represent a critical mechanism for adaptation to metabolic stress in neuroblastoma and medulloblastoma and is therefore a promising therapeutic target. We are currently exploring the pharmacological inhibition of eEF2K in xenograft tumor models.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 | 0,001 |
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.
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 ».