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Enregistrement W3000205532 · doi:10.1158/1078-0432.ccr-19-1606

A Combinatorial Strategy for Targeting <i>BRAF</i> V600E-Mutant Cancers with BRAFV600E Inhibitor (PLX4720) and Tyrosine Kinase Inhibitor (Ponatinib)

2020· article· en· W3000205532 sur OpenAlexaff
Chandrayee Ghosh, Suresh Kumar, Yevgeniya Kushchayeva, Kelli Gaskins, Myriem Boufraqech, Darmood Wei, Sudheer Kumar Gara, Lisa Zhang, Yaqin Zhang, Min Shen, Sanjit Mukherjee, Electron Kebebew

Notice bibliographique

RevueClinical Cancer Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMelanoma and MAPK Pathways
Établissements canadiensInstitute of Aging
Organismes subventionnairesIntramural Research ProgramNational Institutes of Health
Mots-clésPonatinibTyrosine-kinase inhibitorCancer researchTyrosine kinaseMEK inhibitorMedicineMutantKinaseDasatinibCancerPharmacologyBiologyImatinibInternal medicineMyeloid leukemiaGeneticsReceptorMAPK/ERK pathway

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Purpose: Most aggressive thyroid cancers are commonly associated with a BRAFV600E mutation. Preclinical and clinical data in BRAFV600E cancers suggest that combined BRAF and MEK inhibitor treatment results in a response, but resistance is common. One mechanism of acquired resistance is through persistent activation of tyrosine kinase (TK) signaling by alternate pathways. We hypothesized that combination therapy with BRAF and multitargeting TK inhibitors (MTKI) might be more effective in BRAFV600E thyroid cancer than in single-agent or BRAF and MEK inhibitors. Experimental Design: The combined drug activity was analyzed to predict any synergistic effect using high-throughput screening (HTS) of active drugs. We performed follow-up in vitro and in vivo studies to validate and determine the mechanism of action of synergistic drugs. Results: The MTKI ponatinib and the BRAF inhibitor PLX4720 showed synergistic activity by HTS. This combination significantly inhibited proliferation, colony formation, invasion, and migration in BRAFV600E thyroid cancer cell lines and downregulated pERK/MEK and c-JUN signaling pathways, and increased apoptosis. PLX4720-resistant BRAFV600E cells became sensitized to the combination treatment, with decreased proliferation at lower PLX4720 concentrations. In an orthotopic thyroid cancer mouse model, combination therapy significantly reduced tumor growth (P &amp;lt; 0.05), decreased the number of metastases (P &amp;lt; 0.05), and increased survival (P &amp;lt; 0.05) compared with monotherapy and vehicle control. Conclusions: Combination treatment with ponatinib and PLX4720 exhibited significant synergistic anticancer activity in preclinical models of BRAFV600E thyroid cancer, in addition to overcoming PLX4720 resistance. Our results suggest this combination should be tested in clinical trials.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,335
Score d'incertitude au seuil0,873

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,119
Tête enseignante GPT0,416
Écart entre enseignants0,296 · 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

Citations23
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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