Efficacy of EZH2 inhibitory drugs in human papillomavirus-positive and human papillomavirus-negative oropharyngeal squamous cell carcinomas
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Head and neck squamous cell carcinoma (HNSCC) is the sixth most prevalent cancer worldwide with rates of HPV-positive oropharyngeal squamous cell carcinoma (OPSCC) dramatically increasing. The overexpression of enhancer of zeste homolog 2 (EZH2), a histone methyltransferase responsible for the trimethylation at lysine 27 of histone 3 (H3K27me3), is associated with a poor clinical prognosis and aggressive HPV-positive phenotypes. METHODS: We utilized three EZH2 pathway inhibitors, GSK-343, DZNeP, and EPZ-5687, and tested their efficacy in two HPV-positive and two HPV-negative OPSCC cell lines. RESULTS: Treatment with GSK-343 decreased H3K27me3 in all cell lines and treatment with DZNeP decreased H3K27me3 in only HPV-negative cell lines as determined by Western blot. Cells treated with EPZ-5687 displayed no appreciable change in H3K27me3. Epigenetic effect on gene expression was measured via ddPCR utilizing 11 target probes. Cells treated with DZNeP showed the most dramatic expressional changes, with decreased EGFR in HPV-positive cell lines and an overall increase in proliferation markers in HPV-negative cell lines. GSK-343-treated cells displayed moderate expressional changes, with CCND1 increased in HPV-positive cell lines and decreased TP53 in HPV-negative SCC-1. EPZ-5687-treated cell lines displayed few expressional changes overall. Only DZNeP-treated cells displayed anti-proliferative characteristics shown in wound-healing assays. CONCLUSIONS: Our findings suggest that EZH2 inhibitors are a viable therapeutic option for the role of epigenetic effect, potentially sensitizing tumors to current chemotherapies or limiting cell differentiation.
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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) | 0,002 | 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 ».