Repositioning FDA-Approved Drugs in Combination with Epigenetic Drugs to Reprogram Colon Cancer Epigenome
Notice bibliographique
Résumé
Epigenetic drugs, such as DNA methylation inhibitors (DNMTi) or histone deacetylase inhibitors (HDACi), are approved in monotherapy for cancer treatment. These drugs reprogram gene expression profiles, reactivate tumor suppressor genes (TSG) producing cancer cell differentiation and apoptosis. Epigenetic drugs have been shown to synergize with other epigenetic drugs or various anticancer drugs. To discover new molecular entities that enhance epigenetic therapy, we performed a high-throughput screening using FDA-approved libraries in combination with DNMTi or HDACi. As a screening model, we used YB5 system, a human colon cancer cell line, which contains an epigenetically silenced CMV-GFP locus, mimicking TSG silencing in cancer. CMV-GFP reactivation is triggered by DNMTi or HDACi and responds synergistically to DNMTi/HDACi combination, which phenocopies TSG reactivation upon epigenetic therapy. GFP fluorescence was used as a quantitative readout for epigenetic activity. We discovered that 45 FDA-approved drugs (4% of all drugs tested) in our FDA-approved libraries enhanced DNMTi and HDACi activity, mainly belonging to anticancer and antiarrhythmic drug classes. Transcriptome analysis revealed that combination of decitabine (DNMTi) with the antiarrhythmic proscillaridin A produced profound gene expression reprogramming, which was associated with downregulation of 153 epigenetic regulators, including two known oncogenes in colon cancer (SYMD3 and KDM8). Also, we identified about 85 FDA-approved drugs that antagonized DNMTi and HDACi activity through cytotoxic mechanisms, suggesting detrimental drug interactions for patients undergoing epigenetic therapy. Overall, our drug screening identified new combinations of epigenetic and FDA-approved drugs, which can be rapidly implemented into clinical trials. Mol Cancer Ther; 16(2); 397-407. ©2016 AACR.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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) | 0,000 | 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 ».