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Enregistrement W2979732157 · doi:10.1182/blood.v122.21.282.282

Novel Targeting Of Phospho-Marcks Overcomes Drug Resistance and Induces Anti-Tumor Activity In Preclinical Models Of Multiple Myeloma

2013· article· en· W2979732157 sur OpenAlexaff
Yijun Yang, Manujendra N. Saha, Yan Chen, Lugui Qiu, Donna Reece, Hong Chang

Notice bibliographique

RevueBlood · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Myeloma Research and Treatments
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBortezomibMARCKSMultiple myelomaCancer researchCell cultureViability assayDexamethasoneMTT assayWestern blotDrug resistancePharmacologyLenalidomideMolecular biologyBiologyMedicineKinaseImmunologyInternal medicineProtein kinase CCell biologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Multiple myeloma (MM) remains incurable due to the development of a drug-resistant phenotype after prolonged therapy. Myristoylated alanine-rich C-kinase substrate (MARCKS) is a protein kinase C (PKC) substrate that plays an important role in cell adhesion, spreading and invasion. Our previous studies found that overexpression of phospho-MARCKS (pMARCKS) was detected in developed drug resistant MM cell lines (RPMI-8226 R5, MM.1R) relative to their parental drug sensitive cell lines (RPMI-8226S, MM.1S). We hypothesized that pMARCKS is involved in chemo- and novel drug resistance in MM. To further evaluate the drug resistance, we exposed both RPMI-8226 R5 and MM.1R cell lines to varying dosages of bortezomib, dexamethasone, doxorubicin, and lenalidomide. By MTT assay, both resistant cell lines were found to have significantly higher viability to all 4 drugs compared to their respective non-resistant lines. In addition, Western blot analysis showed increased pMARCKS expressions in all 3 bortezomib resistant cell lines 8226.BR, OPM2.BR, and ANBL-6.BR as compared to their respective bortezomib sensitive cell lines. We next acquired MM patient samples collected at diagnosis and at relapse after bortezomib treatment, and investigated their pMARCKS expression with immunoblotting analyses. The patient samples collected from relapse after bortezomib treatment had higher pMARCKS expression than those collected at diagnosis. Furthermore, we studied additional 3 primary MM patient samples with high pMARCKS expressions and 3 with low expressions for their vaibility after a 36 hour bortezomib treatment, and found that the samples with high pMARCKS expressions were more resistant to bortezomib than those with low pMARCKS expressions (mean IC50 of 7.1 nM and mean IC50 of 4.8 nM, respectively; p = 0.042). Importantly, combination of a low dosage of bortezomib (5.0 nM) with either 2.5 uM or 5.0 uM of enzastaurin (an inhibitor of phospho-PKC), displayed a synergistic cytotoxicity on myeloma cells with high pMARCKS expressions. To further elucidate the role of pMARCKS in drug resistance, we knocked down pMARCKS expression by transfecting siMARCKS into 8226 R5 and MM.1R cells. Following the knockdown, both cell lines had significantly lower viability after treatment with either bortezomib, dexamethasone, doxorubicin, or lenolidomide, in comparison to empty vector controls. FACS analysis and annexin V assay of the knockdown cells and the control cells from both cell lines showed significantly induction of G1/S cell cycle arrest and apoptosis in the knockdown cells. The immunoprecipitation (IP) and chromatin immunoprecipitation (ChIP) DNA-qPCR analysis further demonstrated that pMARCKS regulates SKP2 expression through binding with E2F1, mediating SKP2/p27Kip1 cell cycle pathway. Finally, we investigated the effect of inhibition of pMARCKS in a 8226 R5 xenograft model of SCID mice. Mice injected with shMARCKS-transfected 8226 R5 cells and received bortezomib showed significant retardation of tumor growth and prolonged survival compared to the control groups. Taken together, our data indicate that pMARCKS is constitutively activated in resistant and relapsed MM cells and contributes to drug resistance by regulating E2F1 mediated SKP2/p27Kip1 cell cycle pathway, thus providing a preclinical rationale for targeting pMARCKS as a promising approach in patients with refractory/relapsed MM. Disclosures: Reece: BMS: Research Funding; Celgene: Honoraria, Research Funding; Janssen: Honoraria, Research Funding; Merck: Honoraria, Research Funding; Millennium: Research Funding; Novartis: Honoraria; Onyx: Honoraria.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,269 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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