Ferroptosis and autophagy induced cell death occur independently after siramesine and lapatinib treatment in breast cancer cells
Notice bibliographique
Résumé
Ferroptosis is a cell death pathway characterized by iron-dependent accumulation of reactive oxygen species (ROS) within the cell. The combination of siramesine, a lysosome disruptor, and lapatinib, a dual tyrosine kinase inhibitor, has been shown to synergistically induce cell death in breast cancer cells mediated by ferroptosis. These treatments also induce autophagy but its role in this synergistic cell death is unclear. In this study, we determined that siramesine and lapatinib initially induced ferroptosis but changes to an autophagy induced cell death after 24 hours. Furthermore, we found that intracellular iron level increased in a time dependent manner following treatment accompanied by an increase in ROS. Using the iron chelator deferoxamine (DFO) or the ROS scavenger alpha-tocopherol decreased both autophagy flux and cell death. We further discovered that decreased expression of the iron storage protein, ferritin was partially dependent upon autophagy degradation. In contrast, the expression of transferrin, which is responsible for the transport of iron into cells, is increased following treatment with lapatinib alone or in combination with siramesine. This indicates that ferroptosis and autophagy induced cell death occur independently but both are mediated by iron dependent ROS generation in breast cancer cells.
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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) | 0,001 | 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 ».