Biguanides in combination with olaparib limits tumorigenesis of drug‐resistant ovarian cancer cells through inhibition of Snail
Notice bibliographique
Résumé
Ovarian cancer is the most lethal gynecological malignancy. Currently, new chemotherapeutic strategies are required to improve patient outcome and survival. Biguanides, classic anti-diabetic drugs, have gained importance for theiri antitumor potency demonstrated by various studies. Olaparib is a PARP inhibitor approved for maintenance therapy following platinum-based chemotherapy. Furthermore, Snai1, a transcription factor that works as a master regulator of the epithelial/mesenchymal transition process (EMT) is involved in ovarian cancer resistance and progression. Here we aimed to demonstrate the possible cross talk between biguanides and Snail in response to olaparib combination therapy. In this study, we have shown that while in A2780CR cells biguanides reduced cell survival (single treatments ~20%; combined treatment ~44%) and cell migration (single treatments ~45%; biguanide-olaparib ~80%) significantly, A2780PAR exhibited superior efficacy with single (~60%) and combined treatments (~80%). Moreover, our results indicate that knock-down of Snail further enhances the attenuation of migration, inhibits EMT related-proteins (~90%) and induces a synergistic effect in biguanide-olaparib treatment. Altogether, this work suggests a novel treatment strategy against drug-resistant or recurrent ovarian cancer.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 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 ».