HDAC and Proteasome Inhibitors Synergize to Activate Pro-Apoptotic Factors in Synovial Sarcoma
Notice bibliographique
Résumé
Conventional cytotoxic therapies for synovial sarcoma provide limited benefit, and no drugs specifically targeting its driving SS18-SSX fusion oncoprotein are currently available. Patients remain at high risk for early and late metastasis. A high-throughput drug screen consisting of over 900 tool compounds and epigenetic modifiers, representing over 100 drug classes, was undertaken in a panel of synovial sarcoma cell lines to uncover novel sensitizing agents and targetable pathways. Top scoring drug categories were found to be HDAC inhibitors and proteasomal targeting agents. We find that the HDAC inhibitor quisinostat disrupts the SS18-SSX driving protein complex, thereby reestablishing expression of EGR1 and CDKN2A tumor suppressors. In combination with proteasome inhibition, HDAC inhibitors synergize to decrease cell viability and elicit apoptosis. Quisinostat inhibits aggresome formation in response to proteasome inhibition, and combination treatment leads to elevated endoplasmic reticulum stress, activation of pro-apoptotic effector proteins BIM and BIK, phosphorylation of BCL-2, increased levels of reactive oxygen species, and suppression of tumor growth in a murine model of synovial sarcoma. This study identifies and provides mechanistic support for a particular susceptibility of synovial sarcoma to the combination of quisinostat and proteasome inhibition.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».