The Neurokinin-1 Receptor Is a Target in Pediatric Rhabdoid Tumors
Notice bibliographique
Résumé
Rhabdoid tumors (RT) are among the most aggressive tumors in early childhood. Overall survival remains poor, and treatment only effectively occurs at the cost of high toxicity and late adverse effects. It has been reported that the neurokinin-1 receptor/ substance P complex plays an important role in cancer and proved to be a promising target. However, its role in RT has not yet been described. This study aims to determine whether the neurokinin-1 receptor is expressed in RT and whether neurokinin-1 receptor (NK1R) antagonists can serve as a novel therapeutic approach in treating RTs. By in silico analysis using the cBio Cancer Genomics Portal we found that RTs highly express neurokinin-1 receptor. We confirmed these results by RT-PCR in both tumor cell lines and in human tissue samples of various affected organs. We demonstrated a growth inhibitory and apoptotic effect of aprepitant in viability assays and flow cytometry. Furthermore, this effect proved to remain when used in combination with the cytostatic cisplatin. Western blot analysis showed an upregulation of apoptotic signaling pathways in rhabdoid tumors when treated with aprepitant. Overall, our findings suggest that NK1R may be a promising target for the treatment of RT in combination with other anti-cancer therapies and can be targeted with the NK1R antagonist aprepitant.
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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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».