S‐adenosylmethionine in combination with decitabine shows enhanced anti‐cancer effects in repressing breast cancer growth and metastasis
Notice bibliographique
Résumé
Abnormal DNA methylation orchestrates many of the cancer-related gene expression irregularities such as the inactivation of tumour suppressor genes through hypermethylation as well as activation of prometastatic genes through hypomethylation. The fact that DNA methylation abnormalities can be chemically reversed positions the DNA methylation machinery as an attractive target for anti-cancer drug development. However, although in vitro studies suggested that targeting concordantly hypo- and hypermethylation is of benefit in suppressing both oncogenic and prometastatic functions of breast cancer cells, this has never been tested in a therapeutic setting in vivo. In this context, we investigated the combined therapeutic effects of an approved nutraceutical agent S-adenosylmethionine (SAM) and FDA-approved hypomethylating agent decitabine using the MDA-MB-231 xenograft model of breast cancer and found a pronounced reduction in mammary tumour volume and lung metastasis compared to the animals in the control and monotherapy treatment arms. Immunohistochemical assessment of the primary breast tumours showed a significantly reduced expression of proliferation (Ki-67) and angiogenesis (CD31) markers following combination therapy as compared to the control group. Global transcriptome and methylome analyses have revealed that the combination therapy regulates genes from several key cancer-related pathways that are abnormally expressed in breast tumours. To our knowledge, this is the first preclinical study demonstrating the anti-cancer therapeutic potential of using a combination of methylating (SAM) and demethylating agent (decitabine) in vivo. Results from this study provide a molecularly founded rationale for clinically testing a combination of agents targeting the epigenome to reduce the morbidity and mortality from breast cancer.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».