Sildenafil triggers tumor lethality through altered expression of HSP90 and degradation of PKD2
Notice bibliographique
Résumé
The repurposing of existing drugs has emerged as an attractive additional strategy to the development of novel compounds in the fight against cancerous diseases. Inhibition of phosphodiesterase 5 (PDE5) has been claimed as a potential approach to target various cancer subtypes in recent years. However, data on the treatment of tumors with PDE5 inhibitors as well as the underlying mechanisms are as yet very scarce. Here, we report that treatment of tumor cells with low concentrations of Sildenafil was associated with decreased cancer cell proliferation and augmented apoptosis in vitro and resulted in impaired tumor growth in vivo. Notably, incubation of cancer cells with Sildenafil was associated with altered expression of HSP90 chaperone followed by degradation of protein kinase D2, a client protein previously reported to be involved in tumor growth. Furthermore, the involvement of low doses of PU-H71, an HSP90 inhibitor currently under clinical evaluation, in combination with low concentrations of Sildenafil, synergistically and negatively impacted on the viability of cancer cells in vivo. Taken together, our study suggests that repurposing of already approved drugs, alone or in combination with oncology-dedicated compounds, may represent a novel cancer therapeutic strategy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».