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Enregistrement W4282934638 · doi:10.1158/1538-7445.am2022-1121

Abstract 1121: Identification and <i>in vivo</i> validation of unique anti-oncogenic properties and mechanisms involving protein kinase signalling and autophagy mediated by the investigational new agent PV-10

2022· article· en· W4282934638 sur OpenAlexaff
Son Tran, Satbir Thakur, Mohit Jain, Chunfen Zhang, Aru Narendran

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeuroblastoma Research and Treatments
Établissements canadiensAlberta Children's HospitalUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCancer researchAurora kinaseMelanomaKinaseAurora A kinaseCancerMetastasisMedicineBiologyCell cycleInternal medicineCell biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction: PV-10 (10% Rose Bengal) is a small molecule agent previously shown to have potent immunotherapeutic and anti-tumor activities against a number of tumors including metastatic melanoma and refractory neuroblastoma, and is currently undergoing clinical testing as a single-agent for refractory metastatic neuroendocrine cancer (NCT02693067) and in combination with checkpoint inhibitors for metastatic melanoma (NCT02557321) and metastatic uveal melanoma (NCT00986661). We have previously determined that PV-10 induces cell death at pharmacologically relevant concentrations in a panel of phenotypically diverse adult solid tumor cell lines. However, the molecular consequences of this phenomenon have not yet been fully elucidated. In this study, we investigated the target validation and modulation of PV-10 on protein kinase signalling and their associated impact on specific oncogenic pathways in these tumor cells. Methods: A panel of human tumor cell lines derived from breast (MCF-7, T-47D, MDA-MB-231), colorectal (LoVo, T-84), head and neck (CAL-27, Detroit-562, FaDu, UM-SCC-1), and testicular (NCC-IT, NTERA-2, TCAM-2) tissues were treated with PV-10 and their cytotoxic and pro-apoptotic effects were described. Protein kinase profiling was performed using the human phospho-kinase antibody array (#ARY003C, R&D Systems). Western blotting was used to investigate autophagic markers and protein kinase activity. Cell migration inhibition was determined by wound healing assay following treatment with a sublethal dose of PV-10 or pan-WNK inhibitor WNK463. Tumor xenograft studies were carried out according to established protocols. Results: Treatment with PV-10 leads to consistent inhibition of WNK lysine deficient protein kinase 1 (WNK1) phosphorylation based on protein kinase profiling of drug-treated cancer cells when compared with vehicle-treated cells. WNK1 has been implicated as an inhibitor of autophagy and a promoter of cell migration and invasion in several cancers. Western blot analysis showed that PV-10 leads to the downregulation of SQSTM1/p62, upregulation of Beclin-1, and conversion of LC3B-I into LC3B-II, indicating activation of autophagy. PV-10 was also found to significantly inhibit the migration of cancer cells similar to the inhibitor WNK463. Significant tumor regression and target modulation was noted in tumor-bearing animals treated with PV-10. Conclusion: In addition to the known activity of PV-10 to mediate tumor-specific immune responses and cytotoxic effects in neoplasms, we have identified novel therapeutic targets for PV-10, such as WNK1, and provide new insights into its effect on autophagy and metastasis. Our data provide essential mechanism-based evidence and biomarkers of activity to formulate effective PV-10 backbone clinical studies in the future. Citation Format: Son Tran, Satbir Thakur, Mohit Jain, Chunfen Zhang, Aru Narendran. Identification and in vivo validation of unique anti-oncogenic properties and mechanisms involving protein kinase signalling and autophagy mediated by the investigational new agent PV-10 [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2022; 2022 Apr 8-13. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2022;82(12_Suppl):Abstract nr 1121.

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: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 recherche0,0000,001
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 Opus0,091
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,246 · 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
GenreAutre

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
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