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Enregistrement W4322774845 · doi:10.1158/1538-7445.sabcs22-p4-08-21

Abstract P4-08-21: Development of novel inhibitors of the serum/glucocorticoid induced kinase (SGK) family to address limitations of AKT/PI3K/mTOR inhibitors in breast cancer

2023· article· en· W4322774845 sur OpenAlexaff
Delphine Labit, Sabindra Pradhananga, Maroua Khalifa, Emma Blackburn, Naheed Sajid, Marc Vidal, Debra Odink, Eric Campeau

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMechanisms of cancer metastasis
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPI3K/AKT/mTOR pathwayProtein kinase BKinaseCancer researchFOXO3PhosphorylationmTORC2SGK1Signal transductionBiologyCell biologyChemistrymTORC1

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Activation of the AKT/PI3K/mTOR signaling through genetic and epigenetic mechanisms is a frequent event in all subtypes of breast cancer, and it is associated with resistance to various therapies. Development of inhibitors targeting this pathway has been met with limited success so far, mainly due to various feedback and crosstalk mechanisms amongst different members of the pathway. Several therapies that target the PI3K pathway have also been associated with dose limiting toxicities such as hyperglycemia, hyperinsulinemia, skin rashes and infections, limiting their use. The SGK family of kinases has recently been implicated in the resistance to AKT and PI3K inhibitors by promoting AKT-independent signaling to maintain the activation of the AKT/PI3K/mTOR pathway. The SGK and AKT families share similar domain structures as well as upstream activators such as PDK1 and mTORC2, and downstream effectors such as TSC2, FOXO3, and GSK3B, providing a strong rationale for the development of inhibitors targeting the SGK family. Here we present the development of novel small molecule ATP-competitive inhibitors of the SGK family. Several compounds displayed low nanomolar affinity towards SGK1 in whole cell assays, with IC50s ranging between 10-100 nM, which is 30-300 folds and 80-1000 folds higher than the previously characterized SGK1 inhibitors GSK650394 and EMD638683, respectively, as well as good selectivity against related AGC family kinases. Experiments in cells have shown a strong dose-dependent decrease in the phosphorylation of its downstream target NDRG1 at sub-micromolar concentrations, confirming selective targeting of SGK1 in whole cells. Single agent activity of SGK1 inhibition was modest in different cancer cell lines, with IC50 values for inhibition of their proliferation ranging from 1-10 uM, in agreement with the role of the SGK family in regulation of stress-induced signaling and not normal cell proliferation. However, combinations of SGK with AKT inhibitors displayed strong synergies in different breast cancer cell lines, especially in cells with resistance to AKT/PI3K inhibitors. For example, strong Bliss synergy index scores > 18 were obtained with different SGK1 inhibitors when combined with either AKT inhibitors MK-2206, ipatasertib, or capivasertib, in the JIMT-1 breast cancer cell line, which is a model of resistance to AKT, PI3K, and HER2-directed therapies. These results suggest that the combination of SGK with AKT inhibitors could be an effective therapeutic strategy to alleviate toxicities associated with AKT/PI3K/mTOR inhibitors by lowering their required dose, while maintaining anti-tumor activity and delaying the development of resistance. Citation Format: Delphine Labit, Sabindra Pradhananga, Maroua Khalifa, Emma Blackburn, Naheed Sajid, Marc Vidal, Debra Odink, Eric Campeau. Development of novel inhibitors of the serum/glucocorticoid induced kinase (SGK) family to address limitations of AKT/PI3K/mTOR inhibitors in breast cancer [abstract]. In: Proceedings of the 2022 San Antonio Breast Cancer Symposium; 2022 Dec 6-10; San Antonio, TX. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2023;83(5 Suppl):Abstract nr P4-08-21.

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)0,001
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 enseignants0,124
Score d'incertitude au seuil0,690

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,142
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,242 · 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

Citations0
Publié2023
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