New docetaxel-peptide conjugate for the treatment of sortilin-positive triple-negative breast cancer.
Notice bibliographique
Résumé
e12556 Background: Triple-negative breast cancer (TNBC) is a heterogeneous disease which still lacks defined molecular biomarkers. In the last decade, targeting of specific gene/protein molecular signature of tumors emerged among the best anticancer strategies. Recently, increased expression of the Sortilin (SORT1) receptor has been reported in TNBC patients. Given SORT1 functions in protein internalization, sorting and trafficking, we developed a new peptide-anticancer drug conjugation platform to target SORT1-positive breast cancer by linking Docetaxel to a peptide (KA-peptide) that specifically targets SORT1. Methods: MDA-MB-231 cells were used as a TNBC cell model for in vitro and in vivo xenograft (CD1 nude mice) assays. Cell migration was assessed using the xCELLigence real-time system, whereas MTT assay was used for cell proliferation analysis. Apoptosis biomarkers expression was assessed by immunoblotting. Results: In MDA-MB-231, the Docetaxel-KA-peptide conjugate (DoceKA) exerted potent anti-proliferative and anti-migratory activities in vitro. DoceKA triggered faster and higher cell death mechanisms than did free Docetaxel alone. The apoptotic and anti-migratory effects were reversed by the SORT1 ligands Neurotensin and Progranulin, and upon siRNA-mediated silencing of SORT1. DoceKA altered microtubules polymerization and triggered the down-regulation of IL-6, Survivin, Bcl-xL and mutant p53 pro-survival biomarkers. In vivo, DoceKA exhibited a greater tumor regression capacity with a prolonged survival in a murine MDA-MB-231 xenograft tumor model than did Docetaxel. Conclusions: Collectively, we demonstrate that DoceKA is specifically internalized through a receptor-mediated mechanism. Such property allows for targeting SORT1-positive breast cancers, and makes DoceKA a promising novel therapy for the treatment of 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 ».