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Enregistrement W2590996367 · doi:10.1182/blood.v106.11.3384.3384

A High Throughput Seeking Myeloma Therapeutics Identifies Glucocorticoids as Inhibitors of c-Maf-Dependent Transactivation of Cyclin D2.

2005· article· en· W2590996367 sur OpenAlexaff
Xinliang Mao, A. Keith Stewart, Alessandro Datti, Aaron D. Schimmer

Notice bibliographique

RevueBlood · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Myeloma Research and Treatments
Établissements canadiensMount Sinai HospitalPrincess Margaret Cancer CentreOntario Institute for Cancer Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransactivationLuciferaseCyclinCancer researchCyclin D1BiologyTranscription factorChemistryMolecular biologyCell cycleBiochemistryCellGeneTransfection

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract c-Maf is a transcription factor that regulates expression of several genes including cyclin D2. c-Maf and cyclin D2 are frequently over expressed in multiple myeloma and associated with chemoresistance and poor clinical outcome. Therefore, molecules that inhibit c-Maf-dependent transactivation of cyclin D2 may be important biological tools to understand the pathogenesis of myeloma and could be therapeutically useful. To identify such compounds, we devised a high throughput screen in NIH3T3 cells. NIH3T3 cells over expressing c-Maf and the cyclin D2 promoter-driving luciferase were treated with aliquots at a final concentration of 5 μM from the LOPAC and Prestwick libraries of totally 2400 biologically active chemicals and off-patent drugs. Cyclin D2 transactivation (luciferase assay) and cell viability (MTS-based assay) were measured 24hr later. From this screen, compounds that preferentially reduced cyclin D2 transactivation over viability were identified. Hits were defined mathematically as (sample luciferase/control luciferase)/(sample MTS/control MTS) < 0.5. The Z score of the screening assay was 0.58, and the coefficient of variance was <3%, denoting a robust screen. Forty compounds that reproducibly repressed cyclin D2 transactivation were identified through this screen. To classify groups of drugs that influenced cyclin D2 transactivation, microarray software Treeview and Cluster were used to cluster the drugs into families. Thirty-one of the 40 hits from the screen were members of the glucocorticoid family and the screen identified all of the glucocorticoids found in the two libraries. To test the specificity of these hits, NIH3T3 cells over-expressing the cyclin D2 promoter-driving luciferase with or without c-Maf expression, and NIH3T3 cells expressing the RSV promoter-driving luciferase were treated with the compounds. Luciferase expression driven by the RSV promoter was reduced by one compound. Eight compounds repressed cyclin D2 transactivation independent of c-Maf expression. The 31 glucocorticoids identified in this screen preferentially reduced cyclin D2 transactivation in the presence of c-Maf. For example, the EC50 was < 1 μM for betamethasone, budesonide and dexamethasone in NIH3T3 cells over-expressing c-Maf and was > 50 μM for these glucocorticoids in the NIH3T3 cells without c-Maf expression, where the EC50 represents the concentration of the compound required to reduce luciferase activity by 50%. Glucocorticoids significantly reduced c-Maf expression by immunoblotting at 5 μM, consistent with a c-Maf-dependent inhibition of cyclin D2 transactivation. Given their effects on c-Maf and cyclin D2, we tested the selected glucocorticoids in the c-Maf over-expressing myeloma cell line 8226. At a final concentration of 5 μM, glucocorticoids betamethasone, budesonide and dexamethasone induced 30, 31, and 32% apoptosis, respectively 24 hours after treatment, but induced < 5% apoptosis in the myeloma cell line KMS12 that lacks c-maf expression. In conclusion, glucocorticoids repress c-Maf dependent transactivation of cyclin D2. These findings demonstrate a new mechanism for glucocorticoid-induced apoptosis and help explain their activity in multiple myeloma.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,278 · 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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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