Abstract 5146: Increasing penetration of anticancer drugs through sortilin receptor-mediated cancer therapy: A new targeted and personalized Approach in the treatment of ovarian cancer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The development of personalized therapies against ovarian cancer remains highly challenging in current modern oncology. One way to achieve greater selectivity and better anticancer drug delivery into cancer cells is to conjugate cytotoxic agents to specific peptide ligands that will selectively target receptors abundantly and/or exclusively expressed on these cells. Increased expression of Sortilin, a scavenging receptor, has been clinically observed in several human cancers including breast, prostate, colon, pancreas, skin, and pituitary. In particular, Sortilin has also been reported to be overexpressed in ovarian cancers as compared to non-malignant ovarian tissue. In light of this, we developed a peptide conjugation platform using a new Sortilin receptor-mediated vectorization strategy to increase cell targeting selectivity and cell delivery efficacy of anticancer agents. As a proof-of-concept, Doxorubicin was conjugated to peptide sequences, termed Katana peptides (KA). In vitro, significantly increased Sortilin mediated intracellular delivery of the Doxorubicin-Katana peptide conjugate (DoxKA) was observed in SKOV3 and ES-2 ovarian cancer cell line models, with conserved efficient Doxorubicin cytotoxic mechanism. Uptake of DoxKA in ES-2 ovarian cancer cells was reduced when Sortilin expression was specifically silenced by using siRNA or upon competition with the Sortilin ligands neurotensin and progranulin. In addition, DoxKA was found to bypass the P-glycoprotein (P-gp) efflux pump since, in contrast to Doxorubicin uptake in MDCK-MDR1 cells overexpressing the P-gp efflux pump, the uptake of DoxKA was unaffected by the P-gp inhibitor Cyclosporin A. In vivo, DoxKA was better tolerated and caused a more potent inhibition of human ovarian tumor xenografts growth than did Doxorubicin alone. These results provide strong evidence for the potential of this drug development platform in the generation of novel personalized therapeutics with specific targeting of SORT1-positive cancer cells. Citation Format: Michel Demeule, Jean-Christophe Curie, Alain Larocque, Cyndia Charfi, Richard Béliveau, Claude Vezeau, Borhane Annabi. Increasing penetration of anticancer drugs through sortilin receptor-mediated cancer therapy: A new targeted and personalized Approach in the treatment of ovarian cancer [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2017; 2017 Apr 1-5; Washington, DC. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2017;77(13 Suppl):Abstract nr 5146. doi:10.1158/1538-7445.AM2017-5146
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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) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».