Ponatinib Shows Potent Antitumor Activity in Small Cell Carcinoma of the Ovary Hypercalcemic Type (SCCOHT) through Multikinase Inhibition
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose: Small cell carcinoma of the ovary, hypercalcemic type (SCCOHT) is a rare, aggressive ovarian cancer in young women that is universally driven by loss of the SWI/SNF ATPase subunits SMARCA4 and SMARCA2. A great need exists for effective targeted therapies for SCCOHT. Experimental Design: To identify underlying therapeutic vulnerabilities in SCCOHT, we conducted high-throughput siRNA and drug screens. Complementary proteomics approaches profiled kinases inhibited by ponatinib. Ponatinib was tested for efficacy in two patient-derived xenograft (PDX) models and one cell-line xenograft model of SCCOHT. Results: The receptor tyrosine kinase (RTK) family was enriched in siRNA screen hits, with FGFRs and PDGFRs being overlapping hits between drug and siRNA screens. Of multiple potent drug classes in SCCOHT cell lines, RTK inhibitors were only one of two classes with selectivity in SCCOHT relative to three SWI/SNF wild-type ovarian cancer cell lines. We further identified ponatinib as the most effective clinically approved RTK inhibitor. Reexpression of SMARCA4 was shown to confer a 1.7-fold increase in resistance to ponatinib. Subsequent proteomic assessment of ponatinib target modulation in SCCOHT cell models confirmed inhibition of nine known ponatinib target kinases alongside 77 noncanonical ponatinib targets in SCCOHT. Finally, ponatinib delayed tumor doubling time 4-fold in SCCOHT-1 xenografts while reducing final tumor volumes in SCCOHT PDX models by 58.6% and 42.5%. Conclusions: Ponatinib is an effective agent for SMARCA4-mutant SCCOHT in both in vitro and in vivo preclinical models through its inhibition of multiple kinases. Clinical investigation of this FDA-approved oncology drug in SCCOHT is warranted. Clin Cancer Res; 24(8); 1932–43. ©2018 AACR.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».