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Enregistrement W4296280669 · doi:10.3390/biomedicines10092299

Consecutive Inhibition of Telomerase and Alternative Lengthening Pathway Promotes Hodgkin’s Lymphoma Cell Death

2022· article· en· W4296280669 sur OpenAlexafffund
Matheus Fabiao de Lima, Monique Oliveira Freitas, Mohammad K. Hamedani, Aline Rangel‐Pozzo, Xu‐Dong Zhu, Sabine Mai

Notice bibliographique

RevueBiomedicines · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelomeres, Telomerase, and Senescence
Établissements canadiensUniversity of ManitobaMcMaster UniversityCancerCare Manitoba
Organismes subventionnairesUniversity of ManitobaLeukemia and Lymphoma Society of CanadaCancerCare Manitoba FoundationResearch ManitobaCanadian Institutes of Health ResearchLeukemia and Lymphoma Society
Mots-clésTelomeraseCancer researchLymphomaMedicineNon-Hodgkin's lymphomaBiologyImmunologyGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Telomere maintenance is key during cancer development. Malignant cells can either use telomerase or an alternative lengthening of telomere (ALT) pathway to maintain their telomere length. In Hodgkin's Lymphoma (HL), the presence of telomerase activation is established. The activation of ALT has been reported recently. Our data confirm this notion describing co-localization of the phosphorylated form of telomeric repeat-binding factor 1 (pT371-TRF1) with ALT-associated promyelocytic leukemia bodies. Surprisingly, to our knowledge, there are no published studies targeting both telomere maintenance pathways in HL. Consequently, we investigated, for the first time, the effects of both telomerase and ALT inhibition on HL cell viability: We inhibited telomerase and/or ALT, given either individually, simultaneously, or consecutively. We report that the inhibition of telomerase using BIBR1532 followed by ALT inhibition, using trabectedin, caused a decrease of greater than 90% in cell viability in three patient-derived HL cell lines. Our results suggest that HL cells are most vulnerable to the consecutive inhibition of telomerase followed by ALT inhibition.

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 enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,824

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations8
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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