ALK2 inhibitors display beneficial effects in preclinical models of ACVR1 mutant diffuse intrinsic pontine glioma
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Diffuse intrinsic pontine glioma (DIPG) is a lethal childhood brainstem tumour, with a quarter of patients harbouring somatic mutations in ACVR1, encoding the serine/threonine kinase ALK2. Despite being an amenable drug target, little has been done to-date to systematically evaluate the role of ACVR1 in DIPG, nor to screen currently available inhibitors in patient-derived tumour models. Here we show the dependence of DIPG cells on the mutant receptor, and the preclinical efficacy of two distinct chemotypes of ALK2 inhibitor in vitro and in vivo. We demonstrate the pyrazolo[1,5-a]pyrimidine LDN-193189 and the pyridine LDN-214117 to be orally bioavailable and well-tolerated, with good brain penetration. Treatment of immunodeprived mice bearing orthotopic xenografts of H3.3K27M, ACVR1R206H mutant HSJD-DIPG-007 cells with 25 mg/kg LDN-193189 or LDN-214117 for 28 days extended survival compared with vehicle controls. Development of ALK2 inhibitors with improved potency, selectivity and advantageous pharmacokinetic properties may play an important role in therapy for DIPG patients.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».