Effects of Modulating Actin Dynamics on HER2 Cancer Cell Motility and Metastasis
Notice bibliographique
Résumé
Amplification of HER2 leads to development of HER2-positive (HER2+) cancers with high rates of metastasis compared to other cancer subtypes. The goal of this study was to probe the vulnerability of HER2+ cancer cells to a filamentous actin (F-actin) severing and capping toxin. The growth and viability of human HER2+ breast cancer (HCC1954) and ovarian cancer (SKOV3) cell lines were significantly impaired upon treatment with the marine macrolide mycalolide B (Myc B) at doses above 100 nanomolar. Further testing of Myc B in combination with the antibody-drug conjugate Trastuzumab-emtansine (T-DM1) led to improved killing of SKOV3 cells compared to either treatment alone. At sub-lethal doses, treatment of HER2+ cancer cells with Myc B resulted in rapid loss of leading edge protrusions and formation of aggresomes containing F-actin and the actin regulatory protein Cortactin. This correlated with robust inhibition of HER2+ cancer cell motility and invasion with Myc B treatment. In SKOV3 tumor xenograft assays, intratumoral injections of Myc B impaired HER2+ tumor growth and metastasis, with maximal effects observed in combination with systemic delivery of Trastuzumab. Metastasis of SKOV3 cells to the lungs following tail vein injection was also reduced by Myc B. Together, these findings provide rationale for targeting F-actin in combination with existing therapies for HER2+ cancers to reduce metastasis.
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».