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Enregistrement W3083285942 · doi:10.1158/1538-7445.am2020-4069

Abstract 4069: Selective ablation of solid tumors using a p53-targeted FAST-LNP gene therapy

2020· article· en· W3083285942 sur OpenAlexaff
Douglas W. Brown, Arun Raturi, Prakash Bhandari, Deborah Sosnowski, Liliya Grin, Ping Wee, Héctor Vega, Jennifer Gyoba, Maryam Hejazi, Jailal Ablack, Matthew Scholz, John D. Lewis

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer Research and Treatments
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCancer researchProgrammed cell deathTumor suppressor geneBiologyViability assayApoptosisTranscription factorPI3K/AKT/mTOR pathwayCancerGeneCarcinogenesisGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract While chemotherapy is a key treatment strategy for many solid tumors, it is rarely curative as patients will eventually become resistant. In this study, we sought to develop an effective suicide gene therapy approach for solid tumors that specifically exploits their unique transcriptional activation state. The tumor suppressor p53 is frequently mutated or dysregulated in cancer, and as a result the upstream signaling pathways activating p53 transcription are strongly upregulated. RNA-seq analysis has demonstrated that p53 transcription is significantly upregulated in almost all forms of cancer. Additionally, HCT116 cells lacking functional p53 display a 6-fold increase in p53 promoter activity when compared to its wild type p53 parent cell line. To exploit this, we have developed a Fusogenix FAST-LNP formulation to deliver a p53-driven inducible suicide gene, iCasp9, to solid tumors and destroy them upon activation with small molecule dimerizer, Rapamycin. To establish a proof-of-concept, plasmid encoding iCasp9 and luciferase under control of the p53 promoter was constructed and evaluated in a panel of cancer cell lines. While LNPs administered without Rapamycin or Rapamycin administered alone had no impact on cell viability, we observed greater than 90% apoptotic cell death when both were employed in a wide range of cancer cell lines with p53 deletions or mutations, as measured using cell viability assays, imaging assays, as well as Annexin V and TUNEL flow cytometry. Induction of iCasp9 protein expression and caspase-mediated apoptosis was confirmed using Western blot. No cell death was observed in cells with intact p53 such as human umbilical vein endothelial cells or the fibroblast cell line IMR-90. Next, we assessed the efficacy of FAST-LNPs containing p53-iCasp9 in xenograft PC-3 and H1299 models of human prostate cancer and lung cancer respectively. In some experiments, tumors were implanted subcutaneously in the flanks of 30 mice and allowed to grow to 500 mm3 before treatment by intravenous doses of 100 µg LNP twice per week during continuous low dosing of Rapamycin. We observed a rapid and dramatic reduction in tumor volume averaging 87% over the following 48 hours, with durable response. Tumors in control mice continued to grow exponentially. Overall survival of mice was extended 250% in the PC-3 cohort and 300% in the H1299 cohort. Optimization of number and concentration of LNP doses should allow for long term control of both localized and systemic disease. In conclusion, we describe a novel LNP gene therapy approach for the treatment of cancer with high selectivity for tumors with dysregulated p53 transcriptional activation. This approach has the potential to provide a highly efficacious alternative to current therapies for localized and advanced solid tumors. Citation Format: Douglas Wilson Brown, Arun Raturi, Prakash Bhandari, Deborah Sosnowski, Liliya Grin, Ping Wee, Hector Vega, Jennifer Gyoba, Maryam Hejazi, Jailal Ablack, Matthew Scholz, John D. Lewis. Selective ablation of solid tumors using a p53-targeted FAST-LNP gene therapy [abstract]. In: Proceedings of the Annual Meeting of the American Association for Cancer Research 2020; 2020 Apr 27-28 and Jun 22-24. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2020;80(16 Suppl):Abstract nr 4069.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,491

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,093
Tête enseignante GPT0,424
Écart entre enseignants0,331 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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