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Enregistrement W3084328070 · doi:10.1101/2020.09.07.286922

Computational pharmacogenomics screen identifies synergistic statin-compound combinations as anti-breast cancer therapies

2020· preprint· en· W3084328070 sur OpenAlexafffund
Jenna E. van Leeuwen, Wail Ba-Alawi, Emily Branchard, Joseph Longo, Jennifer Silvester, David W. Cescon, Benjamin Haibe‐Kains, Linda Z. Penn, Deena M.A. Gendoo

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer, Lipids, and Metabolism
Établissements canadiensMontreal Clinical Research InstituteCanada Research ChairsPrincess Margaret Cancer CentreInstitute of Cancer ResearchOntario Institute for Cancer ResearchUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchTerry Fox Research InstituteUniversity of PennsylvaniaCanada Research ChairsU.S. Department of Defense
Mots-clésMevalonate pathwayFluvastatinPharmacologyStatinPharmacogenomicsHonokiolCancer researchChemistryBiologyMedicineSimvastatinBiochemistryEnzymeReductase

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Statins are a family of FDA-approved cholesterol-lowering drugs that inhibit the rate-limiting enzyme of the metabolic mevalonate pathway, which have been shown to have anti-cancer activity. As therapeutic efficacy is increased when drugs are used in combination, we sought to identify agents, like dipyridamole, that potentiate statin-induced tumor cell death. As an antiplatelet agent dipyridamole will not be suitable for all cancer patients. Thus, we developed an integrative pharmacogenomics pipeline to identify agents that were similar to dipyridamole at the level of drug structure, in vitro sensitivity and molecular perturbation. To enrich for compounds expected to target the mevalonate pathway, we took a pathway-centric approach towards computational selection, which we called mevalonate drug network fusion (MVA-DNF). We validated two of the top ranked compounds, nelfinavir and honokiol and demonstrated that, like dipyridamole, they synergize with fluvastatin to potentiate tumor cell death by blocking the restorative feedback loop. This is achieved by inhibiting activation of the key transcription factor that induces mevalonate pathway gene transcription, sterol regulatory element-binding protein 2 (SREBP2). Mechanistically, the synergistic response of fluvastatin+nelfinavir and fluvastatin+honokiol was associated with similar transcriptomic and proteomic pathways, indicating a similar mechanism of action between nelfinavir and honokiol when combined with fluvastatin. Further analysis identified the canonical epithelial-mesenchymal transition (EMT) gene, E-cadherin as a biomarker of these synergistic responses across a large panel of breast cancer cell lines. Thus, our computational pharmacogenomic approach can identify novel compounds that phenocopy a compound of interest in a pathway-specific manner. Significance Statement We provide a rapid and cost-effective strategy to expand a class of drugs with a similar phenotype. Our parent compound, dipyridamole, potentiated statin-induced tumor cell death by blocking the statin-triggered restorative feedback response that dampens statins pro-apoptotic activity. To identify compounds with this activity we performed a pharmacogenomic analysis to distinguish agents similar to dipyridamole in terms of structure, cell sensitivity and molecular perturbations. As dipyridamole has many reported activities, we focused our molecular perturbation analysis on the pathway inhibited by statins, the metabolic mevalonate pathway. Our strategy was successful as we validated nelfinavir and honokiol as dipyridamole-like drugs at both the phenotypic and molecular levels. Our pathway-specific pharmacogenomics approach will have broad applicability.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,243 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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'admission2
Résumé présentoui

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