MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4308506817 · doi:10.3390/cancers14225478

Prostate Cancer Cells Are Sensitive to Lysosomotropic Agent Siramesine through Generation Reactive Oxygen Species and in Combination with Tyrosine Kinase Inhibitors

2022· article· en· W4308506817 sur OpenAlexafffund
Emily García, Ilsa Bhatti, Elizabeth S. Henson, Spencer B. Gibson

Notice bibliographique

RevueCancers · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer, Lipids, and Metabolism
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of ManitobaCancerCare Manitoba
Organismes subventionnairesUniversity of ManitobaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCancerCare Manitoba Foundation
Mots-clésLapatinibProgrammed cell deathCancer cellCancer researchProstate cancerApoptosisTyrosine kinaseReactive oxygen speciesPharmacologyCancerChemistryMedicineBiologyCell biologySignal transductionBiochemistryInternal medicineBreast cancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Prostate cancer is the most common cancer affecting men often resulting in aggressive tumors with poor prognosis. Even with new treatment strategies, drug resistance often occurs in advanced prostate cancers. The use of lysosomotropic agents offers a new treatment possibility since they disrupt lysosomal membranes and can trigger a series of events leading to cell death. In addition, combining lysosomotropic agents with targeted inhibitors can induce increased cell death in different cancer types, but prostate cancer cells have not been investigated. METHODS: We treated prostate cancer cells with lysosomotropic agents and determine their cytotoxicity, lysosome membrane permeabilization (LMP), reactive oxygen species (ROS) levels, and mitochondrial dysfunction. In addition, we treated cells with lysosomotropic agent in combination with tyrosine kinase inhibitor, lapatinib, and determined cell death, and the role of ROS in this cell death. RESULTS: Herein, we found that siramesine was the most effective lysosomotropic agent at inducing LMP, increasing ROS, and inducing cell death in three different prostate cancer cell lines. Siramesine was also effective at increasing cell death in combination with the tyrosine kinase inhibitor, lapatinib. This increase in cell death was mediated by lysosome membrane permeabilization, an increased in ROS levels, loss of mitochondrial membrane potential and increase in mitochondrial ROS levels. The combination of siramesine and lapatinib induced apoptosis, cleavage of PARP and decreased expression of Bcl-2 family member Mcl-1. Furthermore, lipid peroxidation occurred with siramesine treatment alone or in combination with lapatinib. Treating cells with the lipid peroxidation inhibitor alpha-tocopherol resulted in reduced siramesine induced cell death alone or in combination with lapatinib. The combination of siramesine and lapatinib failed to increase cell death responses in normal prostate epithelial cells. CONCLUSIONS: This suggests that lysomotropic agents such as siramesine in combination with tyrosine kinase inhibitors induces cell death mediated by ROS and could be an effective treatment strategy in advanced prostate cancer.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

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)0,0010,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations9
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCancersMême sujetCancer, Lipids, and MetabolismTravaux en français237 207