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Enregistrement W2810001144 · doi:10.1017/cjn.2018.144

P.042 Raloxifene sensitizes glioblastoma cells to hypoxia-induced death through inhibition of stress granule dissolution

2018· article· en· W2810001144 sur OpenAlexvenueno aff
Aaron Robichaud, Kathleen M. Attwood, Aruna D. Balgi, Michel Roberge, Amanda Weeks

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Neurological Sciences / Journal Canadien des Sciences Neurologiques · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA Research and Splicing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRaloxifeneProgrammed cell deathStress granuleHypoxia (environmental)Cancer researchApoptosisGliomaMedicineChemistryPharmacologyInternal medicineMessenger RNATamoxifenTranslation (biology)Gene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Glioblastoma (GBM) is the most common primary malignant brain tumour. Despite aggressive therapy, median survival is only 14 months. Death typically results from treatment failure and local recurrence. The GBM microenvironment is highly hypoxic, which correlates with treatment resistance. Cytoplasmic RNA stress granules (SGs) form in response to hypoxic stress and act as sights of mRNA triage, allowing preferential translation of pro-survival mRNA during stress. We hypothesize that SGs may play a role in hypoxia-induced resistance to therapy, and may be targetable by chemotherapeutics to improve outcomes. Methods: We screened 1280 approved compounds to identify drugs that inhibited formation or dissolution of SGs in U251 glioma cells. Raloxifene inhibited SG dissolution in a dose dependent manner. We treated cells with raloxifene and incubated them in hypoxia, and then measured rates of cell death using cell counting and Presto blue. Results: Cell death rates were synergistically higher in cells treated with the combination of raloxifene and hypoxia compared to either treatment alone. Conclusions: Raloxifene inhibits the dissolution of SGs in glioma cells, and combination treatment results in synergistic tumour cell death. Taken together, this provides evidence that inhibition of SG dissolution may be a viable target for future GBM chemotherapeutics.

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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0050,001

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,253 · 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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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