The <scp>NRF2</scp> antagonist <scp>ML385</scp> inhibits <scp>PI3K‐mTOR</scp> signaling and growth of lung squamous cell carcinoma cells
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Lung squamous cell carcinoma (LUSC) currently has limited therapeutic options because of the relatively few validated targets and the lack of clinical drugs for some of these targets. Although NRF2/NFE2L2 pathway activation commonly occurs in LUSC, NRF2 has predominantly been studied in other cancer models. Here, we investigated the function of NRF2 in LUSC, including in organoid models, and we explored the activity of a small molecule NRF2 inhibitor ML385, which has not previously been investigated in LUSC. METHODS: We first explored the role of NRF2 signaling in LUSC cancer cell line and organoid proliferation through NRF2 knockdown or ML385 treatment, both in vivo and in vitro. Next, we performed Western blot and immunofluorescence assays to determine the effect of NRF2 inhibition on PI3K-mTOR signaling. Finally, we used cell viability and clonogenic assays to explore whether ML385 could sensitize LUSC cancer cells to PI3K inhibitors. RESULTS: We find that downregulation of NRF2 signaling inhibited proliferation of LUSC cancer cell lines and organoids, both in vivo and in vitro. We also demonstrate that inhibition of NRF2 reduces PI3K-mTOR signaling, with two potential mechanisms being involved. Although NRF2 promotes AKT phosphorylation, it also acts downstream of AKT to increase RagD protein expression and recruitment of mTOR to lysosomes after amino acid stimulation. We also find that ML385 potentiates LUSC growth inhibition by a pan-PI3K inhibitor, which correlates with stronger inhibition of PI3K-mTOR signaling. CONCLUSIONS: Our data provide additional support for NRF2 promoting LUSC growth through PI3K-mTOR activation and support development of NRF2 inhibitors for the treatment of LUSC.
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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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».