Statins Enhance the Molecular Response in Chronic Myeloid Leukemia when Combined with Tyrosine Kinase Inhibitors
Notice bibliographique
Résumé
Previous studies have suggested that statins can be repurposed for cancer treatment. However, the therapeutic efficacy of statins in chronic myeloid leukemia (CML) has not yet been demonstrated. In this study, we retrospectively evaluated the outcomes of 408 CML patients who underwent imatinib therapy. The deep molecular response rates in patients treated with the statin/TKI combination were significantly higher than those in patients treated with TKI alone (p = 0.0016). The statin/TKI combination exerted potent cytotoxic effects against wild-type and ABL1 mutant CML, BaF3, and K562/T315I mutant cells. Furthermore, the statin/TKI combination additively inhibited the colony-forming capacity of murine CML-KLS+ cells in vitro. In addition, we examined the additive growth-inhibitory effects of the statin/tyrosine kinase inhibitor (TKI) combination against CML patient-derived CD34+ cells. The growth-inhibitory effects of the statin/imatinib combination against CD34+/CML primary cells were higher than those against CD34+/Norm cells (p = 0.005), suggesting that the combination of rosuvastatin and imatinib exerted growth-inhibitory effects against CML CD34+ cells, but not against normal CD34+ cells. Furthermore, results from RNA sequencing of control and statin-treated cells suggested that statins inhibited c-Myc-mediated and hematopoietic cell differentiation pathways. Thus, statins can be potentially repurposed to improve treatment outcomes in CML patients when combined with TKI therapy.
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 | 0,001 |
| 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 ».