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Enregistrement W2995010222 · doi:10.18632/oncotarget.26725

AXL knockdown gene signature reveals a drug repurposing opportunity for a class of antipsychotics to reduce growth and metastasis of triple-negative breast cancer

2019· article· en· W2995010222 sur OpenAlexafffundabout
Marie-Anne Goyette, Rebecca Cusseddu, Islam E. Elkholi, Afnan Abu-Thuraia, Nehmé El-Hachem, Benjamin Haibe‐Kains, Jean‐Philippe Gratton, Jean‐François Côté

Notice bibliographique

RevueOncotarget · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiquePhagocytosis and Immune Regulation
Établissements canadiensVector InstitutePrincess Margaret Cancer CentreUniversity Health NetworkUniversity of TorontoOntario Institute for Cancer ResearchUniversité de MontréalMontreal Clinical Research Institute
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéTerry Fox Research InstituteCanadian Institutes of Health ResearchCancer Research Society
Mots-clésBreast cancerTriple-negative breast cancerMedicineCancerMetastasisGerontologyLibrary scienceOncologyInternal medicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

// Marie-Anne Goyette 1 , 2 , Rebecca Cusseddu 1 , 2 , Islam Elkholi 1 , 2 , Afnan Abu-Thuraia 1 , 2 , Nehme El-Hachem 1 , Benjamin Haibe-Kains 3 , 4 , 5 , 6 , 7 , Jean-Philippe Gratton 8 and Jean-François Côté 1 , 2 , 9 , 10 1 Montreal Clinical Research Institute (IRCM), Montréal, QC, H2W 1R7, Canada 2 Molecular Biology Programs, Université de Montréal, Montréal, QC, H3T 1J4, Canada 3 Princess Margaret Cancer Centre, Toronto, University Health Network, ON M5G 1L7, Canada 4 Department of Medical Biophysics, University of Toronto, Toronto, ON M5G 1L7, Canada 5 Department of Computer Science, University of Toronto, Toronto, ON M5T 3A1, Canada 6 Ontario Institute for Cancer Research, Toronto, ON M5G 1L7, Canada 7 Vector Institute, Toronto, ON M5G 1L7, Canada 8 Department of Pharmacology and Physiology, Université de Montréal, Montréal, QC, H3C 3J7, Canada 9 Department of Biochemistry and Molecular Medicine, Université de Montréal, Montréal, QC, H3C 3J7, Canada 10 Department of Anatomy and Cell Biology, McGill University, Montréal, QC, H3A 0C7, Canada Correspondence to: Jean-François Côté, email: jean-francois.cote@ircm.qc.ca Keywords: triple-negative breast cancer; drug repurposing; AXL; phenothiazines; metastasis Received: October 03, 2018     Accepted: February 15, 2019     Published: March 12, 2019 ABSTRACT Triple-Negative Breast Cancer (TNBC) is an aggressive cancer subtype that is associated with a poor prognosis due to its propensity to form metastases. The receptor tyrosine kinase AXL plays a role in tumor cell dissemination and its expression in breast cancers correlates with poor patient survival. Here, we explored whether already used drugs might elicit a gene signature similar to that seen with AXL knockdown in TNBC cells and which could, therefore, offer an opportunity for drug repurposing. To this end, we queried the Connectivity Map with an AXL gene signature which revealed a class of dopamine receptors antagonists named phenothiazines (Thioridazine, Fluphenazine and Trifluoperazine) typically used as anti-psychotics. We next tested if these drugs, similarly to AXL depletion, were able to limit growth and metastatic progression of TNBC cells and found that phenothiazines are able to reduce cell invasion, proliferation, viability and increase apoptosis of TNBC cells in vitro . Mechanistically, these drugs did not affect AXL activity but instead reduced PI3K/AKT/mTOR and ERK signaling. When administered to mice bearing TNBC xenografts, phenothiazines were able to reduce tumor growth and metastatic burden. Collectively, these results suggest that these antipsychotics display anti-tumor and anti-metastatic activity and that they could potentially be repurposed, in combination with standard chemotherapy, for the treatment of TNBC.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,067
Score d'incertitude au seuil0,645

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,266 · 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 tête enseignante, 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

Citations44
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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