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Enregistrement W2477620114 · doi:10.1158/1538-7445.am2016-1246

Abstract 1246: Development of STAT3 dual-targeting strategies for the treatment of pancreatic cancer

2016· article· en· W2477620114 sur OpenAlexaff
Melissa L. Fishel, Michelle Grimard, Mark R. Kelley, David A. Rosa, Andrew E. Shouksmith, Gary Tin, Ji Park, Patrick T. Gunning

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Mechanisms and Therapy
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPancreatic cancerCancer researchSTAT3Tumor microenvironmentCancer cellCancerBiologyMedicineSignal transductionInternal medicineCell biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Pancreatic cancer remains a largely incurable disease, with patients facing the worst 5-year survival rate of any cancer. The challenge is to identify the molecular effectors that regulate the survival of pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC) cells, to devise molecular-targeted strategies that are effective in the metastatic setting, and overcome the protective role of the tumor-associated fibrosis and stroma. Strategies targeting multiple molecular effectors in PDAC are likely going to make a bigger impact. Thus, we are identifying molecular targets or synthetic lethal pairs that regulate critical pro-survival or pro-invasive pathways in PDAC. Constitutively activated Signal Transducer and Activator of Transcription 3 (STAT3) protein has been found to be a key regulator of pancreatic cancer and a target for molecular therapeutic intervention. To better model the tumor and its microenvironment, we utilized ex vivo 3-Dimensional (3D) cultures of patient-derived pancreatic cancer cells in the absence and presence of cancer-associated fibroblasts (CAFs). We can quantitate the inhibitory effect on both the tumor and CAFs as they are labeled with different fluorescent markers. In this co-culture model, inhibition of tumor growth is maintained following STAT3 inhibition in the presence of CAFs. We screened several STAT3 small molecule inhibitors, derived from the SH-4-54 class of STAT3 inhibitors, and found inhibition of pancreatic cancer cell proliferation in the low μM range. Our inhibitors bind the STAT3 protein potently, as shown by SPR, and demonstrate no effect in a kinome screen. In vitro studies demonstrated potent cell killing as well as inhibition of STAT3 activation in the 3D co-culture model. We have previously reported that Ref-1 (redox factor-1) regulates STAT3 activity through its redox function and blocking STAT3 through phosphorylation and redox inhibition synergizes for PDAC cell killing. In our 3D co-culture system, Ref-1 inhibitor, APX3330 decreases tumor area and intensity in a dose-dependent manner. The addition of APX3330 to STAT3 pathway inhibition via Ruxolitinib (Rux, Jak 2 inhibitor) or direct STAT3 inhibitor potentiated the killing effect in the tumor. However, the combination treatment did not appear to sensitize CAF cells, suggesting that targeting of Ref-1 and the STAT3 pathway is more specifically targeting tumor cells. Utilizing APX3330, Rux, and our lead STAT3 inhibitors, we evaluated the effects of Ref-1/STAT3 inhibition in PDAC low passage patient-derived cell lines. The activity of STAT3 and specificity of lead compounds was assessed by immunoblotting for levels of phosphorylated proteins including STAT3 (Y705) and STAT5 (Y694) in 3D culture. These studies establish the rationale for the development of STAT3 dual-targeting strategies for the treatment of pancreatic cancer and suggest that Ref-1 and STAT3 may be a synthetic lethal pair. Citation Format: Melissa L. Fishel, Michelle L. Grimard, Mark R. Kelley, David A. Rosa, Andrew Shouksmith, Gary Tin, Ji Park, Patrick T. Gunning. Development of STAT3 dual-targeting strategies for the treatment of pancreatic cancer. [abstract]. In: Proceedings of the 107th Annual Meeting of the American Association for Cancer Research; 2016 Apr 16-20; New Orleans, LA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2016;76(14 Suppl):Abstract nr 1246.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,328
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,142
Tête enseignante GPT0,448
Écart entre enseignants0,306 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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
Publié2016
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