The JAK2/STAT3 inhibitor pacritinib effectively inhibits patient-derived GBM brain tumor initiating cells in vitro and when used in combination with temozolomide increases survival in an orthotopic xenograft model
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The prognosis for patients diagnosed with glioblastoma multiforme (GBM) remains dismal, with current treatment prolonging survival only modestly. As such, there remains a strong need for novel therapeutic strategies. The janus kinase (JAK)2/signal transducer and activator of transcription (STAT)3 pathway regulates many cellular processes in GBM, including survival, proliferation, invasion, anti-apoptosis, and immune evasion. Here, we evaluated the preclinical efficacy of pacritinib, a novel compound targeting JAK2, using a collection of diverse patient-derived brain tumor initiating cells (BTICs). EXPERIMENTAL DESIGN: The effects of pacritinib on BTIC viability and sphere forming capacity were evaluated in vitro using the alamarBlue and neurosphere assays, respectively. On-target inhibition of JAK2/STAT3 signaling was investigated using western blotting. The efficacy of pacritinib was tested in vivo in pharmacokinetic analyses, liver microsome analyses, and Kaplan-Meier survival studies. RESULTS: In vitro, pacritinib decreased BTIC viability and sphere forming potential at low micromolar doses and demonstrated on-target inhibition of STAT3 signaling. Additionally, pacritinib was found to improve the response to temozolomide (TMZ) in TMZ-resistant BTICs. In vivo, systemic treatment with pacritinib demonstrated blood-brain barrier penetration and led to improved overall median survival in combination with TMZ, in mice orthotopically xenografted with an aggressive recurrent GBM BTIC culture. CONCLUSION: This preclinical study demonstrates the efficacy of pacritinib and supports the feasibility of testing pacritinib for the treatment of GBM, in combination with the standard of care TMZ.
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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 | 0,001 |
| 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 ».