Proteasome Inhibitors against Glioblastoma—Overview of Molecular Mechanisms of Cytotoxicity, Progress in Clinical Trials, and Perspective for Use in Personalized Medicine
Notice bibliographique
Résumé
Proteasome inhibitors are moieties targeting the proteolytic activity of a proteasome, with demonstrated efficacy in certain hematological malignancies and candidate drugs in other types of cancer, including glioblastoma (GBM). They disturb the levels of proteasome-regulated proteins and lead to the cell cycle inhibition and apoptosis of GBM cells. The accumulation of cell cycle inhibitors p21 and p27, and decreased levels of prosurvival molecules NFKB, survivin, and MGMT, underlie proteasome inhibitors’ cytotoxicity when used alone or in combination with the anti-GBM cytostatic drug temozolomide (TMZ). The evidence gathered in preclinical studies substantiated the design of clinical trials that employed the two most promising proteasome inhibitors, bortezomib and marizomib. The drug safety profile, maximum tolerated dose, and interaction with other drugs were initially evaluated, mainly in recurrent GBM patients. A phase III study on newly diagnosed GBM patients who received marizomib as an adjuvant to the Stupp protocol was designed and completed in 2021, with the Stupp protocol receiving patients as a parallel control arm. The data from this phase III study indicate that marizomib does not improve the PFS and OS of GBM patients; however, further analysis of the genetic and epigenetic background of each patient tumor may shed some light on the sensitivity of individual patients to proteasome inhibition. The mutational and epigenetic makeup of GBM cells, like genetic alterations to TP53 and PTEN, or MGMT promoter methylation levels may actually determine the response to proteasome inhibition.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».