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Enregistrement W3083341879 · doi:10.1158/1538-7445.am2020-6316

Abstract 6316: High throughput small molecule screening with synthetic 3D lung-mimetic hydrogels in the rare lung cancer lymphangioleiomyomatosis

2020· article· en· W3083341879 sur OpenAlexaffabout
Adam Pietrobon, Julien Yockell‐Lelièvre, Carole Doré, Roger Y. Tam, Sean P. Delaney, Molly S. Shoichet, William L. Stanford

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTuberous Sclerosis Complex Research
Établissements canadiensUniversity of TorontoHealth CanadaOttawa Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLymphangioleiomyomatosisCancer researchmTORC1Viability assayCytotoxicityCell cultureLung cancerCancer cellCellBiologyCancerCell biologyPathologyMedicineBiochemistryTuberous sclerosisInternal medicineProtein kinase BSignal transductionIn vitro

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Lymphangioleiomyomatosis (LAM) is a rare lung cancer characterized by immature smooth muscle-like cell invasion of the lung parenchyma, leading to cystonodular destruction and respiratory decline. Interestingly, LAM is a monogetic disease caused by loss of TSC2, conferring constitutive mTORC1 activation. Currently, there are no approved therapeutics which exhibit LAM cell-specific cytotoxicity. Here, we describe a novel 3D drug screening platform which couples a rationally designed, synthetic, lung-mimetic hydrogel to high content imaging. We have designed and synthesized a hyaluronic acid-based hydrogel which mimics endogenous lung tissue. Human LAM cell models maintain mTORC1 activation in the hydrogel compared to matched controls, reflective of human LAM lesions. We observe LAM cells to exhibit both protease-dependent and independent modes of invasion: the former imparted by gel crosslinking with an MMP-cleavable peptide, the latter enabled by methylcellulose conjugation. Proliferation is inhibited as LAM cells actively invade through the gel. We coupled our culture system to high content confocal microscopy, permitting measurements of cell viability and invasion depth in response to therapeutic screening. We subsequently tested an 800-drug library of Health Canada-approved small molecule cancer therapeutics on LAM cells and matched controls. Surprisingly, LAM cells exhibited pan-therapeutic resistance as measured by both invasion and viability metrics. Enrichment analysis revealed categories of therapeutics which demonstrated LAM-selective cytotoxicity and/or anti-invasiveness. We performed a refinement screen on select therapeutics and identified AURA inhibition as an effective LAM cell-specific therapeutic avenue. Work is ongoing to establish the most efficacious small molecule inhibitor. In conclusion, we describe a novel drug screening platform which enables high content measurements of viability and invasion in response to drug screening in a lung-mimetic system. We have identified AURA inhibition as a potential therapeutic avenue for LAM patients using this screening platform. Future work will involve target validation, elucidation of the mechanism of action, and testing in a pre-clinical mouse model. As these small molecules are Health Canada-approved, we anticipate rapid clinical translation of our preferred candidate. Citation Format: Adam Pietrobon, Julien Yockell-Lelievre, Carole Doré, Roger Y. Tam, Sean P. Delaney, Molly Shoichet, William L. Stanford. High throughput small molecule screening with synthetic 3D lung-mimetic hydrogels in the rare lung cancer lymphangioleiomyomatosis [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 6316.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,154
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,117
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,266 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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