Inhibition of IRAK1/4 enhances the antitumor effect of lenvatinib in anaplastic thyroid cancer cells
Notice bibliographique
Résumé
Anaplastic thyroid cancer (ATC) is an extremely aggressive tumor associated with poor prognosis due to a lack of efficient therapies. In Japan, lenvatinib is the only drug approved for patients with ATC; however, its efficacy is limited. Therefore, novel therapeutic strategies are urgently required for patients with ATC. The present study aimed to identify compounds that enhance the antiproliferative effects of lenvatinib in ATC cells using a compound library. IRAK1/4 Inhibitor I was identified as a candidate compound. Combined treatment with lenvatinib and IRAK1/4 Inhibitor I showed synergistic antiproliferative effects via the induction of cell cycle arrest at G2/M phase in the ATC cell lines 8305C, HTC/C3, ACT-1, and 8505C. Furthermore, IRAK1/4 Inhibitor I enhanced the inhibition of ERK phosphorylation by lenvatinib in 8305C, HTC/C3, and 8505C cells. In an HTC/C3 xenograft mouse model, tumor volume was lower in the combined IRAK1/4 Inhibitor I and lenvatinib group compared with that in the vehicle control, IRAK1/4 Inhibitor I, and lenvatinib groups. IRAK1/4 Inhibitor I was identified as a promising compound that enhances the antiproliferative and antitumor effects of lenvatinib in ATC.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».