MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2979861224 · doi:10.1182/blood.v104.11.3364.3364

Depletion of the Intracellular Akt Kinase, and Its Downstream Signaling, Mediates Synergy between the Proteasome Inhibitor MG-132 and the Heat Shock Protein 90 Inhibitor 17-AAG in the Multiple Myeloma Cell Line U266.

2004· article· en· W2979861224 sur OpenAlexaff
Christopher Maisel, Nizar J. Bahlis, Yanling Miao, Lili Liu, Stanton L. Gerson

Notice bibliographique

RevueBlood · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueUbiquitin and proteasome pathways
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProtein kinase BGeldanamycinProteasome inhibitorHeat shock proteinHsp90 inhibitorApoptosisProteasomeKinaseAnnexin A5AnnexinChemistryInhibitor of apoptosisMolecular biologyBortezomibHsp90BiologyProgrammed cell deathBiochemistryImmunologyMultiple myeloma

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract While proteasome inhibitors are effective therapy for multiple myeloma (MM), their efficacy could be improved by synergistic targeting of apoptosis. The intracellular serine/threonine kinase Akt has been demonstrated to have a central role in MM cell growth, survival, and drug resistance. Akt is activated by extracellular cytokines such as IGF-1 and IL-6, and contributes to MM resistance by ameliorating the apoptotic effects of proteasome inhibition. Akt requires chaperone proteins for proper stability and function, including the 90 kD molecule Heat Shock Protein 90 (HSP-90). HSP-90 function is abrogated by geldanamycin and its derivative, 17-allylamino-17-demethoxygeldanamycin (17-AAG). In the U266 MM cell line, the IC50 of the proteasome inhibitor MG-132 and 17-AAG was 100 nM and 800 nM, respectively. Following exposure of U266 MM cells to either drug alone, or the combination at a fixed-ratio of their IC50s (1:8), apoptosis was determined by Annexin V staining and FACScan analysis. Synergy analysis was performed using Calcusyn (Biosoft, Cambridge, UK). We found that the combination index (CI) was synergistic (CI<1) throughout the dose range, with a CI = 0.449 ± 0.298 at the combination IC50 (highly significant). For example, the apoptotic effect of 50 nM MG-132 and 400 nM 17-AAG was 6 ±2 % and 23 ±3 %, respectively, whereas the 50:400 nM combination produced apoptosis in 68 ± 2 % of the cells. To analyze effects on Akt and its substrates, we incubated U266 MM cells with MG-132 (50 nM), 17-AAG (400 nM), or the combination. We harvested lysates after zero, two, six, and 24 hours incubation, and Western blot analysis was performed. Co-incubation with MG-132 and 17-AAG, but not either alone, depleted Akt by 24 hours post-therapy. Co-treatment also produced significantly greater upregulation of HSP-90 and HSP-70 than 17-AAG alone, thus demonstrating greater functional inhibition of Akt. The combination also demonstrated the greatest abrogation of Akt-mediated effects on mitochondrial apoptosis: Co-treatment produced the greatest expression of BAD, decreased BCL-XL expression, reduced phosphorylation of GSK-3, and produced the greatest activation of caspase 3. Monotherapy with 17-AAG upregulated HSP-90 and HSP-70, reduced BCL-XL expression, and activated caspase 9. MG-132 monotherapy produced none of these effects. These findings demonstrate that synergy between proteasome inhibitors and 17-AAG is mediated by Akt depletion and abrogation of Akt signaling, predominantly by MG-132 augmentation of 17-AAG-mediated decay of Akt. Down-regulation of Akt-mediated resistance allows dual-apoptotic signaling and synergistic effect of combination therapy. These findings demonstrate a mechanistic rationale for utilizing heat shock protein inhibitors in combination with proteasome inhibitors as therapy for MM.

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 enseignants0,001
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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,190 · 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

Citations0
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBlood→Même sujetUbiquitin and proteasome pathways→Travaux en français237 207→