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Enregistrement W3047411356 · doi:10.1158/1538-7445.pedca19-a27

Abstract A27: An apoptosis-based screen for targeted agents in rhabdomyosarcoma reveals potential combination therapies

2020· article· en· W3047411356 sur OpenAlexaboutno aff
Amit J. Sabnis, Steven Chen, Carolina E. Morales, Benjamin S. Braun

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProtein Degradation and Inhibitors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésApoptosisStaurosporineRhabdomyosarcomaCancer researchHigh-throughput screeningCell cultureMedicinePharmacologyChemistryBiologyBioinformaticsEnzymeBiochemistryPathologySarcomaGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Intensification of therapy for rhabdomyosarcoma (RMS) by combining conventional chemotherapies has not proven effective at improving long-term survival. More selective small molecules may improve outcomes when added to chemotherapeutic backbones, but the optimal actionable targets in RMS are not well defined. An alternative strategy to develop combination therapies is to identify agents with complementary methods of apoptotic induction that can be paired with synergistic results. We first set out to identify classes of drugs that induce apoptosis in representative fusion-positive (FP) and fusion-negative (FN) cell lines. We built a screening assay using high-throughput microscopy to quantify both cell number (Hoechst nuclear staining) and apoptosis (NucView 488 Caspase-3 Enzyme Substrate [Biotium]). Technical controls included DMSO and staurosporine. The assay had a SSMD β score of 6.4, demonstrating excellent quality for screening. We represented FP-RMS with RMS13 cells and represented FN-RMS with RD cells. We screened ~2,000 bioactive compounds spanning a wide variety of biochemical mechanisms and targets. We tested compounds at 5 μM to identify even weakly active agents, since they might synergize with other drugs. We deemed “active” compounds to be those that reduced cell number 4 SD below DMSO-treated wells. Specific drug targets were enriched among the set of active compounds. In RD cells, for example, 16 of 25 (64%) HDAC inhibitors reduced cell number and activated caspase 3, which is greater than the library average of 264/1,921 compounds (14%) (p<10-4 by Fisher exact test). Similarly, 11 of 15 (73%) mTOR inhibitors were active (p<10-4). By contrast, only a few neurotransmitter antagonists were active compounds, suggesting that these are random or noncanonical effects. Enriched targets included Aurora kinase, bromodomains, CDK, CHK, HDAC, HSP, kinesin/KSP, mTOR, PLK1, the proteasome, ROCK, tyrosine kinases, Wee1, and XPO1. We separately considered whether any classes of compounds showed differential activity against the two cell lines, which represent two distinct biologic types of RMS. We grouped compounds by their nominal target and compared the mean effects against RD vs. RMS13 cells for each group. MEK inhibitors were more effective against RD cells than RMS13 cells, consistent with the importance of an NRAS mutation in RD cells. Conversely, inhibitors of ROCK or CHK were more active against the FP RMS13 cells. This analysis supports investigation of MEK inhibition in FN-RMS and suggests new areas for biologic discovery in FP-RMS. In summary, the screen identified multiple druggable pathways that suppress apoptosis in RMS. The added depth of a functional readout (caspase activity) suggests that this screen has identified agents with greater than cytostatic effects. Ongoing work will identify the proximate biochemical mediators of cell death in relevant conditions, and test whether synergistic drug combinations can be explained by complementary modes of BH3 family member regulation. Citation Format: Amit J. Sabnis, Steven Chen, Carolina Morales, Benjamin S. Braun. An apoptosis-based screen for targeted agents in rhabdomyosarcoma reveals potential combination therapies [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference on the Advances in Pediatric Cancer Research; 2019 Sep 17-20; Montreal, QC, Canada. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2020;80(14 Suppl):Abstract nr A27.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,091
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,305 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2020
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