MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3159440343 · doi:10.3390/ijms22094699

Procaspase-Activating Compound-1 Synergizes with TRAIL to Induce Apoptosis in Established Granulosa Cell Tumor Cell Line (KGN) and Explanted Patient Granulosa Cell Tumor Cells In Vitro

2021· article· en· W3159440343 sur OpenAlexafffund
Powel Crosley, Anniina Färkkilä, Adrianne L. Jenner, Chloé Burlot, Olivia Cardinal, Kyle Potts, Kate Agopsowicz, Marjut Pihlajoki, Markku Heikinheimo, Morgan Craig, Yangxin Fu, Mary Hitt

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Molecular Sciences · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCell death mechanisms and regulation
Établissements canadiensCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineUniversité de MontréalUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesUniversity of Illinois at Urbana-ChampaignHudson Institute of Medical ResearchSigrid Juséliuksen SäätiöFukuoka UniversityAcademy of FinlandUniversity of AlbertaWomen and Children's Health Research InstituteWashington University in St. LouisU.S. Department of Defense
Mots-clésApoptosisCell cultureCancer researchTumor necrosis factor alphaCytotoxic T cellActivator (genetics)NecrosisCaspaseBiologyCellViability assayGranulosa cellProgrammed cell deathChemistryIn vitroMolecular biologyReceptorImmunologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Granulosa cell tumors (GCT) constitute only ~5% of ovarian neoplasms yet have significant consequences, as up to 80% of women with recurrent GCT will die of the disease. This study investigated the effectiveness of procaspase-activating compound 1 (PAC-1), an activator of procaspase-3, in treating adult GCT (AGCT) in combination with selected apoptosis-inducing agents. Sensitivity of the AGCT cell line KGN to these drugs, alone or in combination with PAC-1, was tested using a viability assay. Our results show a wide range in cytotoxic activity among the agents tested. Synergy with PAC-1 was most pronounced, both empirically and by mathematical modelling, when combined with tumor necrosis factor-related apoptosis-inducing ligand (TRAIL). This combination showed rapid kinetics of apoptosis induction as determined by caspase-3 activity, and strongly synergistic killing of both KGN as well as patient samples of primary and recurrent AGCT. We have demonstrated that the novel combination of two pro-apoptotic agents, TRAIL and PAC-1, significantly amplified the induction of apoptosis in AGCT cells, warranting further investigation of this combination as a potential therapy for AGCT.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,217 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations16
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Molecular SciencesMême sujetCell death mechanisms and regulationTravaux en français237 207