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Enregistrement W3133587423 · doi:10.1186/s13148-021-01037-1

Synergistic effects of type I PRMT and PARP inhibitors against non-small cell lung cancer cells

2021· article· en· W3133587423 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueClinical Epigenetics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer-related gene regulation
Établissements canadiensCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineUniversité LavalUniversité de MontréalMcGill University
Organismes subventionnairesCIHR Skin Research Training CentreFonds de Recherche du Québec-Société et Culture
Mots-clésLung cancerCombination therapyCancer researchCancerPARP inhibitorMedicineMethyltransferaseTargeted therapyPharmacologyInternal medicineBiologyPoly ADP ribose polymeraseBiochemistryEnzymeDNAMethylation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Non-small cell lung carcinoma (NSCLC) is a leading cause of cancer-related death and represents a major health burden worldwide. Current therapies for NSCLC include chemotherapy, immunotherapy, and targeted molecular agents such as tyrosine kinase inhibitors and epigenetic drugs such as DNA methyltransferase inhibitors. However, survival rates remain low for patients with NSCLC, especially those with metastatic disease. A major cause for therapeutic failure is drug resistance, highlighting the need for novel therapies and combination strategies. Given that epigenetic modulators such as protein arginine methyltransferases (PRMTs) are frequently overexpressed in cancers, PRMT inhibitors are a promising class of cancer therapeutics. We screened a library of epigenetic and anticancer drugs to identify compounds that would synergize with MS023, a type I PRMT inhibitor, in decreasing the viability of methylthioadenosine phosphorylase (MTAP)-negative NSCLC cells. RESULTS: Among 181 compounds, we identified PARP inhibitors (PARPi) as having a strong synergistic interaction with type I PRMT inhibition. The combination of MS023 and the PARP inhibitor BMN-673 (Talazoparib) demonstrated strong synergistic interaction at low nanomolar concentrations in MTAP-negative NSCLC cell lines A549, SK-LU-1 and HCC4006. The re-introduction of MTAP decreased the sensitivity of the combination therapy in A549. The combination therapy resulted in elevated γ-H2AX foci indicating increased DNA damage causing decreased cell viability. Lastly, the combination therapy was effective in PARPi resistant ovarian cancer cells, suggesting that type I PRMT inhibitors could mitigate PARPi resistance, thus potentially having an important clinical impact for cancer treatment. CONCLUSIONS: These findings identify a novel cancer drug combination therapy, which is more potent than the separate single-agent therapies. Thus, combining PARP inhibitors and type I PRMT inhibitors represents a new therapeutic opportunity for MTAP-negative NSCLC and certain cancer cells resistant to PARP inhibitors.

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.

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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,731

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,282 · 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