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Enregistrement W2565326130 · doi:10.1182/blood.v106.11.4590.4590

Additive Interaction between Oxaliplatin and DMAG in Pediatric Acute Lymphoblastic Leukemia (ALL) Cells. Evidence for Interference with Multiple Signaling Pathways.

2005· article· en· W2565326130 sur OpenAlexaff
Aarthy Jayanthan, Jane Fowler, Lucas Coppes, Tanya Trippett, R. H. Anderson, Aru Narendran

Notice bibliographique

RevueBlood · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Lymphoblastic Leukemia research
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOxaliplatinSurvivinCancer researchLeukemiaSignal transductionCytotoxicityApoptosisAcute lymphocytic leukemiaBiologyCell signalingCell cultureImmunologyCancerCell biologyBiochemistryLymphoblastic LeukemiaIn vitroGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Oxaliplatin is an analogue from diaminocyclohexanae platinum family of agents that has been found to have significant antitumour activity against a number of aggressive malignancies. However, its effectiveness in the treatment of leukemia has not been widely explored. Studies conducted in a number of solid tumour models indicate that the activity of oxaliplatin is significantly increased when combined with other antineoplastic agents. This provides a unique approach to develop combined treatment protocols with minimum toxicity. We tested the hypothesis that oxaliplatin induced cytotoxicity may be facilitated by a decrease in specific pro-survival signals found in leukemic cells. We took advantage of the observation that ansamycin antibiotics such as 17- (dimethylaminoethylamino) -17-demethoxygeldanamycin (DMAG) affect many of the critical survival pathways by virtue of their ability to induce degradation of critical signaling molecules that are also Hsp-90 client proteins. Cell lines were established from pediatric ALL patients with a spectrum of molecular abnormalities including Bcr-Abl fusion gene (n=8). The ability of oxaliplatin and DMAG to induce apoptosis in these cells was analyzed by cell growth assays using Alamar blue. Western blot analysis was used to detect changes in apoptosis related proteins Bax, BCL-2, p53 and survivin. Preliminary experiments with each agent were used to establish the inhibitory concentrations in culture. The effects of combining oxaliplatin and DMAG were analyzed by isobologram analysis for each cell line. Changes in signaling pathways were identified by an antibody array technique in which changes in phosphorylation and expression of approximately 50 signaling molecules in cells treated with oxaliplatin and DMAG. Results indicate that both agents were able induce apoptosis in all leukemic cell lines. However, IC50 for both agents varied between cell lines and appears to be marginally higher for DMAG compared to oxaliplatin (0.001 to 5 uM/L vs. 0.01 to 10 uM/L). Oxaliplatin had no significant inhibitory effect on one of the cell lines examined. This line was derived from a patient who was originally diagnosed with JMML who then recurred with ALL. The leukemic cell line from Ph chromosome positive ALL showed the highest IC50 for both agents. Isobologram analysis of the data from experiments where both agents were used together suggested an additive effect on most of the lines with some notable exceptions. Antibody arrays showed significant variations in the loss or dephosphorylation of signaling molecules in the presence of oxaliplatin or oxaliplatin and DMAG, most notable Akt1/2, B-catenin and p38 MAPK. We describe strong in vitro data to suggest the potential use of oxaloplatin in combination with DMAG for the treatment of pediatric leukemias. Our methodology also provides an experimental model to conduct in vitro biological correlative studies to monitor the effectiveness of these agents. Finally we provide evidence for the existence of multiple signaling pathways in pediatric ALL cells that are differentially affected by different anti-neoplastic agents and discuss, in detail, the utility of this approach to understand the biology of leukemic growth and survival.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,259 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2005
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