MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2741843640 · doi:10.1158/1538-7445.am2017-151

Abstract 151: Inhibition of AKT-1 for the treatment of human non-small cell lung cancer (NSCLC) in-vitro

2017· article· en· W2741843640 sur OpenAlexaff
Paige M. Chorner, Roger A. Moorehead

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Mechanisms and Therapy
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProtein kinase BCancer researchPI3K/AKT/mTOR pathwayCarcinogenesisBiologyCell growthChemistryPhosphorylationCancerMedicineCell biologySignal transductionInternal medicineBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract AKT is a serine-threonine kinase implicated in tumorigenesis as a central regulator of cellular growth, proliferation, survival, metabolism, and migration. Activated AKT is overexpressed in 50-70% of NSCLC tumors and has exhibited an association with poor prognosis as well as chemotherapeutic resistance to platinum-based therapy. Accordingly, AKT inhibitors such as MK-2206 are currently undergoing clinical investigation for the treatment of human NSCLC however, these agents broadly target all three (1-3) AKT isoforms. Recent evidence suggests opposing roles of the AKT isoforms in tumorigenesis where loss of AKT-1 inhibits while the loss of AKT-2 enhances lung tumor development in transgenic mouse models. Based on these findings, we hypothesized that preferential inhibition of AKT-1 would warrant a more effective therapeutic strategy for NSCLC compared to the current clinical approach of broad AKT inhibition. WST-1 cell viability assays have revealed that a selective AKT-1 inhibitor A-674563 is a more potent regulator of survival in 6 NSCLC cell lines compared to a pan-AKT inhibitor MK-2206. Furthermore, off-target CDK2 inhibition likely contributes to the observed benefits of the AKT-1 inhibitor as the reduction in cell viability largely parallels the effects of a CDK2 inhibitor PHA-848125. In addition, the cell lines with higher endogenous CDK2 and p-CDK2 expression are more sensitive to the AKT-1 inhibitor relative to the pan-AKT inhibitor MK-2206. Basal protein and RNA levels in each of the cell lines have also shown that high AKT-3 expression may confer resistance to the pan-AKT inhibitor MK-2206. Thus, AKT-3 expression has the potential to serve as a predictive marker for patient response to AKT-1 versus broad AKT-inhibition. Cell cycle analysis demonstrated that the AKT-1 inhibitor decreases the proportion of cells in the Go/G1 phase and increases the proportion of cells in the S-phase, indicating a possible S-phase cell cycle arrest. These differences are also more significant in the cell lines with augmented sensitivity to the AKT-1 inhibitor. Therefore, altered cell cycle progression could be the major driver of the therapeutic benefits of the AKT-1 inhibitor. Overall, our findings suggest that AKT-1 inhibition is significantly more effective at reducing NSCLC cell viability in-vitro compared to pan-AKT inhibition. Furthermore, cell lines with higher CDK2 and AKT-3 expression have marginally increased sensitivity to the AKT-1 inhibitor A-674563 compared to the pan-AKT inhibitor MK-2206. Future research will focus on understanding the mechanism of action of the AKT-1 inhibitor through combined western blot, AKT antibody array, flow cytometry, and confocal microscopy data. Additionally, we will investigate the toxicity of these inhibitors on normal human small airway epithelial cells (HSAECs) to ensure preferential activity against malignant over somatic cells. Citation Format: Paige M. Chorner, Roger A. Moorehead. Inhibition of AKT-1 for the treatment of human non-small cell lung cancer (NSCLC) in-vitro [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 151. doi:10.1158/1538-7445.AM2017-151

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,989

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,113
Tête enseignante GPT0,449
Écart entre enseignants0,336 · 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 tête enseignante, 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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCancer ResearchMême sujetCancer Mechanisms and TherapyTravaux en français237 207