Computational pharmacogenomics screen identifies synergistic statin-compound combinations as anti-breast cancer therapies
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
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 ».