New drug candidates for treatment of atypical meningiomas: An integrated approach using gene expression signatures for drug repurposing
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Atypical meningiomas are common central nervous system neoplasms with high recurrence rate and poorer prognosis compared to their grade I counterparts. Surgical excision and radiotherapy remains the mainstay therapy but medical treatments are limited. We explore new drug candidates using computational drug repurposing based on the gene expression signature of atypical meningioma tissue with subsequent analysis of drug-generated expression profiles. We further explore possible mechanisms of action for the identified drug candidates using ingenuity pathway analysis (IPA). METHODS: We extracted gene expression profiles for atypical meningiomas (12 samples) and normal meningeal tissue (4 samples) from the Gene Expression Omnibus, which were then used to generate a gene signature comprising of 281 differentially expressed genes. Drug candidates were explored using both the Board Institute Connectivity Map (cmap) and Library of Integrated Network-Based Cellular Signatures (LINCS). Functional analysis of significant differential gene expression for drug candidates was performed with IPA. RESULTS: Using our integrated approach, we identified multiple, already licensed, drug candidates such as emetine, verteporfin, phenoxybenzamine and trazodone. Analysis with IPA revealed that these drugs target signal cascades potentially relevant in pathogenesis of meningiomas, particular examples are the effect on ERK by trazodone, MAP kinases by emetine, and YAP-1 protein by verteporfin. CONCLUSION: Gene expression profiling and use of drug expression profiles have yielded several plausible drug candidates for treating atypical meningioma, some of which have already been suggested by preceding studies. Although our analyses suggested multiple anti-tumour mechanisms for these drugs, further in vivo studies are required for validation. IMPORTANCE OF THE STUDY: To our knowledge this is the first study which combines relatively new, yet established computational techniques to identify additional treatments for a difficult to manage cerebral neoplasm. Beyond proposing already approved drug candidates in the management of atypical meningioma the study highlights the promise held by computational techniques in improving our management strategies.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».