High-throughput Chemical Screening Identifies Focal Adhesion Kinase and Aurora Kinase B Inhibition as a Synergistic Treatment Combination in Ewing Sarcoma
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose: Ewing sarcoma is an aggressive solid tumor malignancy of childhood. Although current treatment regimens cure approximately 70% of patients with localized disease, they are ineffective for most patients with metastases or relapse. New treatment combinations are necessary for these patients. Experimental Design: Ewing sarcoma cells are dependent on focal adhesion kinase (FAK) for growth. To identify candidate treatment combinations for Ewing sarcoma, we performed a small-molecule library screen to identify compounds synergistic with FAK inhibitors in impairing Ewing cell growth. The activity of a top-scoring class of compounds was then validated across multiple Ewing cell lines in vitro and in multiple xenograft models of Ewing sarcoma. Results: Numerous Aurora kinase inhibitors scored as synergistic with FAK inhibition in this screen. We found that Aurora kinase B inhibitors were synergistic across a larger range of concentrations than Aurora kinase A inhibitors when combined with FAK inhibitors in multiple Ewing cell lines. The combination of AZD-1152, an Aurora kinase B–selective inhibitor, and PF-562271 or VS-4718, FAK-selective inhibitors, induced apoptosis in Ewing sarcoma cells at concentrations that had minimal effects on survival when cells were treated with either drug alone. We also found that the combination significantly impaired tumor progression in multiple xenograft models of Ewing sarcoma. Conclusions: FAK and Aurora kinase B inhibitors synergistically impair Ewing sarcoma cell viability and significantly inhibit tumor progression. This study provides preclinical support for the consideration of a clinical trial testing the safety and efficacy of this combination for patients with Ewing sarcoma.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».