Effect of Rapamycin on the Radio-Sensitivity of Cultured Tumor Cells Following Boron Neutron Capture Reaction
Notice bibliographique
Résumé
Background: Mammalian target of rapamycin (mTOR) signaling pathway has been implicated in multiple mechanisms of resistance to anticancer drugs and poor treatment outcomes in various human cancers. Meanwhile, clinical boron neutron capture therapy (BNCT) has been carried out for patients with malignant gliomas, melanomas, inoperable head and neck tumors and oral cancers. This study aimed to evaluate the effect of mTOR inhibition on radio-sensitivity of cultured tumor cells in BNCT, employing p-boronophenylalanine- 10 B (BPA) as a 10 B-carrier. Methods: Cultured SAS cells had been incubated for 48 h at RPMI medium with mTOR inhibitor, rapamycin at the dose of 1 µM, and then continuously incubated for 2 more hours at RPMI medium containing both BPA at the 10 B concentration of 10 ppm and rapamycin (1 µM). Subsequently, the SAS cells received reactor neutron beams, and then surviving fraction and micronucleus frequency were determined. Results: SAS cells incubated with rapamycin showed resistance to γ-rays compared with no treatment with rapamycin. The efficiency of delivery of 10 B from BPA into cultured SAS cells was reduced through combining with rapamycin, leading to reduced sensitivity following boron neutron capture reaction. Conclusions: Since many tumors are characterized by deregulated PI3K/AKT/mTOR pathway, rapamycin is thought to inhibit the pathway and tumor growth. However, it was revealed that rapamycin can also inhibit the transport of 10 B for BNCT into tumor cells. When BNCT is combined with mTOR inhibitor, the efficiency as cancer treatment can be reduced by repression of distributing 10 B in tumor cells, warranting precaution when the two strategies are combined. World J Oncol. 2020;11(4):158-164 doi: https://doi.org/10.14740/wjon1296
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
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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.
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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 ».