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Enregistrement W2767623417 · doi:10.1093/neuonc/nox168.212

CSIG-18. RALOXIFENE SENSITIZES GLIOBLASTOMA CELLS TO HYPOXIA-INDUCED DEATH THROUGH INHIBITION OF RNA STRESS GRANULE DISSOLUTION

2017· article· en· W2767623417 sur OpenAlexaff
Aaron Robichaud, Michel Roberge, Aruna D. Balgi, Craig McCormick, Adrienne Weeks

Notice bibliographique

RevueNeuro-Oncology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA Research and Splicing
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRaloxifeneStress granuleHypoxia (environmental)AutophagyProgrammed cell deathApoptosisCancer researchChemistrySelective estrogen receptor modulatorDownregulation and upregulationPharmacologyMedicineCell biologyBiologyEstrogen receptorInternal medicineMessenger RNATranslation (biology)BiochemistryGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Glioblastoma (GBM) is the most common primary malignant brain tumour, and carries a uniformly poor prognosis. Despite aggressive therapy, median survival is only 14 months. Death typically results from treatment failure and local recurrence. The GBM microenvironment is highly hypoxic, and previous work has shown that cells residing in this region are more resistant to treatment. Cytoplasmic RNA stress granules (SGs) form in response to hypoxic stress and act as sites of mRNA triage, allowing translational machinery to focus on the translation of pro-survival mRNA during stress thus increasing the probability of cell survival. We hypothesize that SGs may play a role in hypoxia-induced resistance to therapy. We therefore conducted a drug screen to identify drugs that altered the formation or dissolution of SGs in hypoxia. Utilizing high content array scanning, we screened 1280 currently approved compounds (the Prestwick Drug Library) to identify drugs that inhibited formation or dissolution of SGs. We identified 99 candidate drugs inhibiting SG formation and 129 candidate drugs inhibiting SG dissolution. Our screen identified three selective estrogen receptor modulators (SERMs) as potential novel inhibitors of SG dissolution. The most potent effect was observed with raloxifene, which delays SG dissolution in a dose-dependent manner. When raloxifene was administered to U251 glioma cells prior to hypoxia, the combination achieved synergistic killing of tumour cells. Western blotting for cleaved PARP and LC3II demonstrated increased levels of apoptosis and autophagy, respectively, in combination treatment conditions. Taken together, this data would suggest that raloxifene induces apoptotic and autophagic death in GBM cells through its inhibitory effects on SG dissolution. As raloxifene is a currently approved drug already in use in humans, promising data could lead to a phase III clinical trial in GBM patients.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0020,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,289 · 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
Publié2017
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