Systemic MEK inhibition enhances the efficacy of 5-aminolevulinic acid-photodynamic therapy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Protoporphyrin IX (PpIX) gets accumulated preferentially in 5-aminolevulinic acid (5-ALA)-treated cancer cells. Photodynamic therapy (PDT) utilises the accumulated PpIX to trigger cell death by light-induced generation of reactive oxygen species (ROS). We previously demonstrated that oncogenic Ras/MEK decreases PpIX accumulation in cancer cells. Here, we investigated whether combined therapy with a MEK inhibitor would improve 5-ALA-PDT efficacy. METHODS: Cancer cells and mice models of cancer were treated with 5-ALA-PDT, MEK inhibitor or both MEK inhibitor and 5-ALA-PDT, and treatment efficacies were evaluated. RESULTS: Ras/MEK negatively regulates the cellular sensitivity to 5-ALA-PDT as cancer cells pre-treated with a MEK inhibitor were killed more efficiently by 5-ALA-PDT. MEK inhibition promoted 5-ALA-PDT-induced ROS generation and programmed cell death. Furthermore, the combination of 5-ALA-PDT and a systemic MEK inhibitor significantly suppressed tumour growth compared with either monotherapy in mouse models of cancer. Remarkably, 44% of mice bearing human colon tumours showed a complete response with the combined treatment. CONCLUSION: We demonstrate a novel strategy to promote 5-ALA-PDT efficacy by targeting a cell signalling pathway regulating its sensitivity. This preclinical study provides a strong basis for utilising MEK inhibitors, which are approved for treating cancers, to enhance 5-ALA-PDT efficacy in the clinic.
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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 | 0,001 |
| 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 ».