Co-inhibition of mTORC1, HDAC and ESR1α retards the growth of triple-negative breast cancer and suppresses cancer stem cells
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Triple-negative breast cancer (TNBC) is the most refractory subtype of breast cancer. It causes the majority of breast cancer-related deaths, which has been largely associated with the plasticity of tumor cells and persistence of cancer stem cells (CSCs). Conventional chemotherapeutics enrich CSCs and lead to drug resistance and disease relapse. Development of a strategy capable of inhibiting both bulk and CSC populations is an unmet medical need. Inhibitors against estrogen receptor 1, HDACs, or mTOR have been studied in the treatment of TNBC; however, the results are inconsistent. In this work, we found that patient TNBC samples expressed high levels of mTORC1 and HDAC genes in comparison to luminal breast cancer samples. Furthermore, co-inhibition of mTORC1 and HDAC with rapamycin and valproic acid, but neither alone, reproducibly promoted ESR1 expression in TNBC cells. In combination with tamoxifen (inhibiting ESR1), both S6RP phosphorylation and rapamycin-induced 4E-BP1 upregulation in TNBC bulk cells was inhibited. We further showed that fractionated CSCs expressed higher levels of mTORC1 and HDAC than non-CSCs. As a result, co-inhibition of mTORC1, HDAC, and ESR1 was capable of reducing both bulk and CSC subpopulations as well as the conversion of fractionated non-CSC to CSCs in TNBC cells. These observations were partially recapitulated with the cultured tumor fragments from TNBC patients. Furthermore, co-administration of rapamycin, valproic acid, and tamoxifen retarded tumor growth and reduced CD44high/+/CD24low/− CSCs in a human TNBC xenograft model and hampered tumorigenesis after secondary transplantation. Since the drugs tested are commonly used in clinic, this study provides a new therapeutic strategy and a strong rationale for clinical evaluation of these combinations for the treatment of patients with TNBC.
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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 | 0,000 |
| 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 ».