Induction of apoptosis in glioblastoma cells by an atypical protein kinase C pseudosubstrate peptide.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Glioblastoma responds poorly to standard chemotherapy agents. The expression of a mutant, constitutively-active EGF receptor (EGFRvIII) is common in glioblastoma and contributes to chemotherapy resistance. We have assessed the cytotoxicity of an inhibitor of atypical protein kinase C on glioblastoma cells expressing EGFRvIII. MATERIALS AND METHODS: Glioblastoma cells were treated with a peptide-based atypical protein kinase C inhibitor. Apoptosis was assessed by morphological criteria, TUNEL assays, annexin V staining, Hoechst staining and colorimetric assays for cell viability. RESULTS: The atypical protein kinase C inhibitor induced rapid apoptosis in glioblastoma cells expressing EGFRvIII and killed these cells with an IC50 of 16 microM. Glioblastoma cells which do not express EGFRvIII were less sensitive. Apoptosis was not affected by caspase inhibitors and occurred without detectable caspase activation. CONCLUSION: An atypical protein kinase C inhibitor induces rapid apoptosis in glioblastoma cells by a caspase-independent mechanism that is enhanced, rather than inhibited, by EGFRvIII.
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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 ».