The RNA disruption assay is superior to conventional drug sensitivity assays in detecting cytotoxic drugs
Notice bibliographique
Résumé
Conventional drug sensitivity assays used to screen prospective anti-cancer agents for cytotoxicity monitor biological processes associated with active growth and proliferation, used as proxies of cell viability. However, these assays are unable to distinguish between growth-arrested (but otherwise viable) cells and non-viable/dead cells. As a result, compounds selected based on the results of these assays may only be cytostatic, halting or slowing tumour progression temporarily, without tumour eradication. Because agents capable of killing tumour cells (cytotoxic drugs) are likely the most promising in the clinic, there is a need for drug sensitivity assays that reliably identify cytotoxic compounds that induce cell death. We recently developed a drug sensitivity assay, called the RNA disruption assay (RDA), which measures a phenomenon associated with tumour cell death. In this study, we sought to compare our assay's performance to that of current commonly used drug sensitivity assays (i.e, the clonogenic, the cell counting kit-8 and the Trypan blue exclusion assays). We found that RNA disruption occurred almost exclusively when total cell numbers decreased (cytotoxic concentrations), with little to no signal detected until cells had lost viability. In contrast, conventional assays detected a decrease in their respective drug sensitivity parameters despite cells retaining their viability, as assessed using a recovery assay. We also found that the RDA can differentiate between drug-sensitive and -resistant cells, and that it can identify agents capable of circumventing drug resistance. Taken together, our study suggests that the RDA is a superior drug discovery tool, providing a unique assessment of cell death.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».