Targeting hexokinase 2 enhances response to radio-chemotherapy in glioblastoma
Notice bibliographique
Résumé
// Alenoush Vartanian 1, * , Sameer Agnihotri 1, * , Mark R. Wilson 1 , Kelly E. Burrell 1 , Peter D. Tonge 1 , Amir Alamsahebpour 1 , Shahrzad Jalali 1 , Michael S. Taccone 1 , Sheila Mansouri 1 , Brian Golbourn 2 , Kenneth D. Aldape 1 , Gelareh Zadeh 1, 2, 3 1 MacFeeters Hamilton Center for Neuro-Oncology, Toronto, Canada 2 Arthur and Sonia Labatt Brain Tumour Research Centre, SickKids Hospital, Toronto, Canada 3 University Health Network, Toronto Western Hospital, Toronto, Canada * These authors contributed equally to this work Correspondence to: Gelareh Zadeh, email: gelareh.zadeh@uhn.on.ca Keywords: glioblastoma, metabolism, cell signaling, novel treatments Received: March 22, 2016 Accepted: August 11, 2016 Published: August 29, 2016 ABSTRACT First-line cancer therapies such as alkylating agents and radiation have limited survival benefits for Glioblastoma (GBM) patients. Current research strongly supports the notion that inhibition of aberrant tumor metabolism holds promise as a therapeutic strategy when used in combination with radiation and chemotherapy. Hexokinase 2 (HK2) has been shown to be a key driver of altered metabolism in GBM, and presents an attractive therapeutic target. To date, no study has fully assessed the therapeutic value of targeting HK2 as a mechanism to sensitize cells to standard therapy, namely in the form of radiation and temozolomide (TMZ). Using cell lines and primary cultures of GBM, we showed that inducible knockdown of HK2 altered tumor metabolism, which could not be recapitulated by HK1 or HK3 loss. HK2 loss diminished both in vivo tumor vasculature as well as growth within orthotopic intracranial xenograft models of GBMs, and the survival benefit was additive with radiation and TMZ. Radio-sensitization following inhibition of HK2 was mediated by increased DNA damage, and could be rescued through constitutive activation of ERK signaling. This study supports HK2 as a potentially effective therapeutic target in GBM.
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 tête enseignante, 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 ».