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Enregistrement W4281996388 · doi:10.1093/neuonc/noac079.339

LGG-25. The first-in-class ERK inhibitor ulixertinib (BVD-523) shows activity in MAPK-driven pediatric low-grade glioma models as single agent and in combination with MEK inhibitors or senolytics

2022· article· en· W4281996388 sur OpenAlexfundno aff
Romain Sigaud, Lisa Rösch, Charlotte Gatzweiler, Julia Benzel, Laura von Soosten, Heike Peterziel, Sara Najafi, Simay Ayhan, Xena F Gerloff, Nina Hofmann, Isabel Büdenbender, Kathrin I. Foerster, Jürgen Burhenne, Rémi Longuespée, Cornelis M. van Tilburg, David Jones, Stefan M. Pfister, Deborah Knoerzer, Brent Kreider, Max Sauter, Kristian W. Pajtler, Marc Zuckermann, Ina Oehme, Olaf Witt, Till Milde

Notice bibliographique

RevueNeuro-Oncology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlioma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBerlin Institute of HealthDeutschen Konsortium für Translationale KrebsforschungFreie Universität BerlinMcGill University Health CentreDeutsches KrebsforschungszentrumHumboldt-Universität zu BerlinMcGill University
Mots-clésMEK inhibitorIn vivoMAPK/ERK pathwayTrametinibCancer researchPharmacologyMelanomaBiologyKinaseCell biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Ulixertinib (BVD-523) is a catalytic ERK1/2 inhibitor that showed promising responses in adult patients with mitogen-activated protein kinase (MAPK)-driven solid tumors. Pediatric low-grade gliomas (pLGG) are the most common pediatric brain tumors, with the most frequent driving alterations in the MAPK pathway. The anti-tumor activity of ulixertinib in pLGG and its potential synergism in combination with MEK inhibitors, senolytics, and chemotherapy were investigated in vitro using metabolic activity, MAPK reporter assay and high-content microscopy in pLGG-derived cell lines (DKFZ-BT66 - KIAA:BRAF fusion; BT40 - BRAF V600E mutation and CDKN2A/B deletion). The most clinically relevant combinations were further validated in vivo: 1) in zebrafish embryo models (BT40 and DKFZ-BT66 yolk sac injection) and 2) in NSG mice (BT40 orthotopic PDX) including in vivo pharmacokinetic and -dynamic analyses. Ulixertinib inhibited MAPK pathway activity in all models and reduced cell viability in the BRAF V600E mutated cell line at concentrations in the nanomolar range. In vivo pharmacokinetic and -dynamic analyses showed penetrance of the drug into mouse brain tissue and on-target activity, with concentrations above the in vitro IC50 and reduction of MAPK activity. Ulixertinib treatment slowed tumor growth and significantly increased survival in NSG mice with BT40 xenografts. Ulixertinib showed indications for anti-proliferative synergy in vitro in combination with MEK inhibitors (trametinib, binimetinib) or BH3 mimetics (navitoclax, A-1331852). Combinations with chemotherapy (carboplatin, vinblastine) were at most additive. Indications for synergy with binimetinib and navitoclax were confirmed in the zebrafish embryo models. In the NSG mouse model, the combination of ulixertinib with senolytics induced effects on tumor growth and survival comparable to ulixertinib monotherapy. Ulixertinib shows promising potential as a clinically relevant therapeutic option for the treatment of pLGG to be further investigated in upcoming clinical trials. Potential synergism with MEK inhibitors and BH3 mimetics was noted and warrants further investigation.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,243 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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