Autophagy Inhibition Enhances Sunitinib Efficacy in Clear Cell Ovarian Carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Clear cell ovarian carcinoma (CCOC) is an aggressive form of epithelial ovarian cancer that exhibits low response rates to systemic therapy and poor patient outcomes. Multiple studies in CCOC have revealed expression profiles consistent with increased hypoxia, and our previous data suggest that hypoxia is correlated with increased autophagy in CCOC. Hypoxia-induced autophagy is a key factor promoting tumor cell survival and resistance to therapy. Recent clinical trials with the molecular-targeted receptor tyrosine kinase (RTK) inhibitor sunitinib have demonstrated limited activity. Here, it was evaluated whether the hypoxia–autophagy axis could be modulated to overcome resistance to sunitinib. Importantly, a significant increase in autophagic activity was found with a concomitant loss in cell viability in CCOC cells treated with sunitinib. Pharmacologic inhibition of autophagy with the lysosomotropic analog Lys05 inhibited autophagy and enhanced sunitinib-mediated suppression of cell viability. These results were confirmed by siRNA targeting the autophagy-related gene Atg5. In CCOC tumor xenografts, Lys05 potentiated the antitumor activity of sunitinib compared with either treatment alone. These data reveal that CCOC tumors have an autophagic dependency and are an ideal tumor histotype for autophagy inhibition as a strategy to overcome resistance to RTK inhibitors like sunitinib. Implications: This study shows that autophagy inhibition enhances sunitinib-mediated cell death in a preclinical model of CCOC. Mol Cancer Res; 15(3); 250–8. ©2017 AACR.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».