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Enregistrement W2899936404 · doi:10.1093/neuonc/noy148.1177

CADD-49. IDENTIFICATION AND VALIDATION OF AZOLES AS HK2 INHIBITORS IN GLIOBLASTOMA <i>IN VITRO</i> AND <i>IN VIVO</i>

2018· article· en· W2899936404 sur OpenAlexaff
Sameer Agnihotri, Sheila Mansouri, Kelly Burrell, Mira Li, Jeff Liu, Romina Nejad, Sushil Kumar, Shahrzad Jalali, Sanjay Kumar Singh, Alenoush Vartanian, Eric Xueyu Chen, Severa Bunda, Alireza Mansouri, Kenneth Aldape, Gelareh Zadeh

Notice bibliographique

RevueNeuro-Oncology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEicosanoids and Hypertension Pharmacology
Établissements canadiensToronto Western HospitalPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGliomaKetoconazoleIn vivoGlycolysisApoptosisGene knockdownChemistryCancer researchIn vitroAngiogenesisBiologyPharmacologyBiochemistryMetabolism

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hexokinase I and 2 (HK1/HK2) catalyze the first committed step in glucose metabolism, ensuring a sustained glucose concentration gradient. Glioblastomas (GBMs) over-express HK2, and we have previously shown that its loss sensitizes GBM cells to treatment. In this study, we have conducted a systematic small-drug screen to identify potential HK2 inhibitors. Pathway analysis was conducted using Gene Set Enrichment Analysis on differentially expressed genes in control and HK2 siRNA-treated samples. The top 200 up- and down-regulated genes were used to query the Connectivity Map database for potential inhibitors. 15 candidate drugs were identified and their EC50 was determined in glioma cell lines, glioma stem cells (GSCs), and normal human astrocytes. Dynamic metabolic flux analysis with 13C-glucose labeling followed by liquid chromatography-mass spectrometry (LC-MS) was used to assess effect of candidate drugs on tumor cell glycolytic intermediates. Xenograft mice bearing glioma stem cells or U87 cells were treated with vehicle, ketoconazole, or posaconazle (25mg/kg). Mice were sacrificed when moribund and immunohistochemistry was used to assess proliferation (Ki67) and apoptosis (TUNEL assay). Mouse brain tissue drug concentration was determined using HPLC-MS/MS. HK2 knockdown affected glycolysis and angiogenesis. The EC50 of ketoconazole and posaconazole was within clinically achievable doses and below the concentration needed to affect normal human astrocytes or stem cells (<15µM). Compared to control, a significant decreased in several intermediate metabolites of glycolysis was also observed in vitro. Vehicle treated xenografts had a significantly shorter survival (44 ± 2 days) compared with mice treated with ketoconazole (54 ± 4 days, p<0.05) or posaconazole (56 ± 4 days, p<0.05). Both drugs led to significant reduction in proliferation and increase in apoptosis. Azoles can target genes and pathways regulated by HK2. These pre-clinical results support the value of investigating azoles as repurposed drugs in clinical trials.

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 seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0020,001

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,268 · 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
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