PRE-CLINICAL STUDIES FOR THE IDENTIFICATION OF NOVEL THERAPEUTIC AGENTS FOR THE TREATMENT OF CNS ATYPICAL TERATOID RHABDOID TUMOR IN CHILDREN
Notice bibliographique
Résumé
Objective Atypical teratoid rhabdoid tumor (AT/RT) of the central nervous system is a highly malignant and difficult to treat tumor affecting mainly infants and young children. Because of the high treatment failure rate, novel treatment protocols are urgently needed for its treatment. Using an experimental model we are investigating the effects of novel targeted therapeutic agents against AT/RT tumor derived cell lines. Methods ATRT cell lines, BT12, BT16 and KCCF1, were cultured with increasing concentrations of conventional and new chemotherapeutic agents. Cell death was determined by Alamar blue assay. Target modulation was carried out by Western blots against growth regulators and apoptosis related proteins. Drug combination studies were done by the addition of individual drugs at low concentrations with increasing concentrations of a second agent. From these data, inhibitory concentrations at 50% (IC50) and drug combination indices were calculated. Results Our results show the induction of apoptosis and changes in signaling molecules by the multi-kinase inhibitors Sorafenib and Sunitinib at physiologically attainable concentrations. In addition, effective cell killing was also observed with the histone-deacetylase inhibitor, Apicidin and the new generation topoisomerase inhibitor, Irinotecan. Importantly, our studies show that the combination of a multi-kinase inhibitor with other anti-neoplastic agents may potentiate their anti-tumor activity. Conclusions We present data that identify potential targeted therapeutic agents for the treatment of AT/RT in children. It is hoped that the target modulation assays presented here will provide an effective way to identify the group of children who may show responsiveness to regimens containing these agents.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».