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Enregistrement W4256129842 · doi:10.1158/1538-7445.sabcs18-3925

Abstract 3925: A screen for epigenetic radiosensitizers in small cell lung cancer

2019· article· en· W4256129842 sur OpenAlexaff
Mansi K. Aparnathi, Lifang Song, Ratheesh Subramaniam, Richard Marcellus, Rima Al‐awar, Benjamin H. Lok

Notice bibliographique

RevueExperimental and Molecular Therapeutics · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLung Cancer Research Studies
Établissements canadiensOntario Institute for Cancer ResearchPrincess Margaret Cancer CentreUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEpigeneticsCancerLung cancerComputer scienceComputational biologyChemistryBiologyMedicineOncologyBiochemistryGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: Small cell lung cancer (SCLC) is a highly aggressive neuroendocrine malignancy. Post-platinum-based chemotherapy, rapid relapse of chemoresistant tumor is commonly seen. Unidentifiable causative mutations and from reversible nature of acquired chemoresistance, involvement of epigenetic switch regulating SCLC progression is evident. Aim of this screen is to identify epigenetic modifiers that could sensitize SCLC cells to ionizing radiation (IR).Methods: To recapitulate molecular diversity of patients, a range of SCLC cell lines (n=10) from classic or variant and ASCL1 or NeuroD1 sub-groups, driven by varying MYC family amplifications were picked. Short term viability experiment was setup in 3 groups: (a) Epigenetic monotherapy: cells were screened with 10 epigenetic modifiers (0 to 10 µM). (b) IR monotherapy: cells were irradiated from 0 to 8 gy. (c) Combination therapy: cells were treated with different doses of epigenetic probes and IR. Radiosensitization was measured as dose modifying factor at SF63 for each epigenetic modulator.Results: (a) Epigenetic monotherapy: All 10 cell lines were responsive to GSK-J4 (KDMi, IC50 3.1-0.9 µM), SAHA (HDACi, IC50 2.9-0.79 µM) and JIB04 (Jumonji KDMi, IC50 74-2.4 nM). Other interesting epi-probe to which 9/10 cell lines responded was JQ1 (BET-BRDi, IC50 5.7 to 0.15 µM, except SBC-5). Compounds with lesser universal potency were MS023 (PRMTi), UNC0642 (G9a/GLPi) and UNC1999 (EZH2i). All cell lines were irresponsive to PFI3 (SMARCA2/4 BRDi), BAY598 (SMYD2 MTi) and OICR-9429 (WDR5i). (b) IR monotherapy: All 10 cell lines demonstrated different sensitivities to 4 days of IR. They’re ranked in descending order of radiosensitivity as H446, H82, SHP77, LX22, H889, H1092, H196, H69, SBC5, H526. (c) Epi-probes + IR combination therapy: Epi-probes ranked in descending order of number of cell lines they radiosensitized are JQ1, JIB-04, GSK-J4, SAHA, UNC0642, BAY598, MS023, UNC1999, OICR9429 and PFI3. Interestingly, drugs that demonstrated potency as a single agent did not necessarily radiosensitize the cell lines. On the contrary, certain epi-probes that were ineffective as monotherapy radiosensitized a few of the cell lines. H82 is a sensitive cell line which was radiosensitized by all epi-probes used.Conclusions: This screen shows that treating cells with IR in conjunction with epigenetic modifiers may potentially improve therapeutic efficacy of radiotherapy in SCLC. Further validation is being done with long term colonogenic assays followed by in vivo studies for the potent radiosensitizing candidate drugs. It would be therapeutically relevant to correlate the probability of radiosensitization by an epi-probe with the molecular profile of the patients for more predictive targeted therapeutics.Citation Format: Mansi K. Aparnathi, Lifang Song, Ratheesh Subramaniam, Richard Marcellus, Rima Al-awar, Benjamin H. Lok. A screen for epigenetic radiosensitizers in small cell lung cancer [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2019; 2019 Mar 29-Apr 3; Atlanta, GA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2019;79(13 Suppl):Abstract nr 3925.

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 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 enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,529

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,321 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2019
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