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Enregistrement W2484610442 · doi:10.1158/1538-7445.am2016-271

Abstract 271: Influence of autophagy modulation on synergistic interactions of lapatinib and mTOR targeted agents in HER2-amplified lapatinib resistant breast cancer models in vitro and in vivo

2016· article· en· W2484610442 sur OpenAlexaff
Wieslawa H. Dragowska, Sherry A. Weppler, William Wei Chu, Norman Chow, Jenna S. Rawji, Ashleen S. Prasad, Karen A. Gelmon, Sharon M. Gorski, Marcel B. Bally

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced Breast Cancer Therapies
Établissements canadiensCanada's Michael Smith Genome Sciences CentreSimon Fraser UniversityUniversity of British ColumbiaCentre for Drug Research and DevelopmentBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLapatinibAutophagymTORC1In vivoPI3K/AKT/mTOR pathwayPharmacologyCancer researchBreast cancerCancerMedicineChemistrySignal transductionBiologyApoptosisInternal medicineTrastuzumabBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: Resistance against HER2 targeted agents ultimately limits the therapeutic success in patients with HER2-positive breast cancer. It was shown that PIK3CA mutations contribute to lapatinib resistance and achieving control of a downstream PI3K/mTOR signaling is necessary for optimal effectiveness of HER2 blockade. We and others have shown that catalytic mTORC1/2 inhibitors reverse lapatinib resistance and inhibit growth of HER2-overexpressing breast cancer models in vitro and in vivo. However, activity of these targeted agents is hindered by the compensatory and adaptive mechanisms that arise to assure cell survival. One of the pro-survival responses is cytoprotective autophagy induced by lapatinib and mTORC1/2 inhibitors. Thus, we examined whether impairing autophagy could augment activity of lapatinib/mTORC1/2 inhibitors combinations in lapatinib-resistant breast cancer models. Methods: The combination of lapatinib with catalytic mTORC1/2 inhibitors KU-0063794 (KU) or AZD2014 (AZD) was evaluated in vitro and in vivo in lapatinib resistant PIK3CA mutated HER2-overexpressing/amplified MDA-MB-361, JIMT-1 and MDA-MB-453 breast cancer models in the presence of siRNA-based (Atg7, Beclin-1) and pharmacological (hydroxychloroquine (HCQ)) inhibitors of autophagy. Results: In vitro lapatinib/mTORC1/2 combinations elevated autophagy to a greater extent that either compound alone. Genetic or pharmacological inhibition of treatment-induced autophagy further decreased cell viability, suggesting that autophagy was playing a cytoprotective role in this context. In vivo, lapatinib and AZD combinations achieved effective tumor growth inhibition of 98%, 111% and 152% in MDA-MB-361, JIMT-1 and MDA-MB-453 models respectively, however addition of HCQ did not significantly enhance this therapeutic response (p>0.05). Conclusion: Negligible effects of HCQ in vivo in tumors treated with lapatinib/AZD combinations may be attributed to ineffective inhibition of autophagy-mediated survival signals that, if significantly blocked, could increase efficacy of the treatment. Utilizing carrier nanotechnology to optimize delivery of HCQ to the tumor site and molecular analysis of HCQ-engendered off target effects on survival and proliferation pathways in tumor tissue are being pursued. Citation Format: Wieslawa H. Dragowska, Sherry A. Weppler, William Wei Chu, Norman S. Chow, Jenna S. Rawji, Ashleen S. Prasad, Karen A. Gelmon, Sharon M. Gorski, Marcel B. Bally. Influence of autophagy modulation on synergistic interactions of lapatinib and mTOR targeted agents in HER2-amplified lapatinib resistant breast cancer models in vitro and in vivo. [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 271.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,860
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0000,000

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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,329 · 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.

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
Publié2016
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