Abstract 645: A systems biology approach uncovers the anticancer mechanisms of curcumin
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction: Curcumin, the active ingredient of turmeric, generates reactive oxygen species, increases p53 expression, inhibits NFⲕB signaling, and can induce apoptosis. Despite these potential anticancer effects, there has not yet been a systematic analysis of the effects of curcumin on a large panel of cancer cell lines. We hypothesized that curcumin has differential effects based on the specific cell line and its tissue of origin. This study assessed curcumin’s anticancer properties via cell survival assays and gene expression analyses. Methods: Cell survival assays were performed by the CTD2 Centre at the Broad Institute. 860 human cancer cell lines were seeded into 1536-well plates, and 24 hours after plating, either DMSO control or curcumin was added to the wells at 16 different concentrations by serial dilution. 72 hours later, cellular ATP levels were measured with CellTiter-Glo as an indication of cell survival. For gene expression analysis, the L1000 assay from the Broad Institute was used. 9 core cell lines were treated with 10 µM of curcumin in 384-well plates. After 6 and 24 hours of incubation, a gene expression signature was identified with the Affymetrix GeneChip HG-U133 Plus 2.0 Array. This signature was compared against signatures from other small molecule and genetic perturbations contained in the CMap database. Afterwards, connectivity scores (incorporating an enrichment score, nominal p-value, and false discovery rate) were used to rank the L1000 signatures by similarity to the signature induced by curcumin. Results: Curcumin was most potent against SEM (IC50 = 1.00 µM; B-acute lymphoblastic leukemia), RPMI-8226 (IC50= 1.62 µM; myeloma), and SCC-4 (IC50 = 1.81 µM; squamous cell carcinoma) cell lines. Lymphoid and peripheral nervous system cancers were generally the most sensitive to curcumin, whereas prostate cancers were the least sensitive. Curcumin-induced gene expression changes resembled GPR87 and PRKRA knockdowns, which are associated with reductions in cancer cell survival, chemoresistance, and proliferation in various cancer cell lines. However, these transcriptomic changes also resembled CERS2 downregulation, which is associated with increased cell migration. In vitro, curcumin treatment mimicked 2’,5’-dideoxyadenosine, BMS-299897, and eudesmic acid administration. Conclusion: Curcumin induces changes in cell survival and gene expression that support its anticancer properties in a variety of cancer cell lines. However, separating these effects from CERS2 downregulation may be an important component of future translational research for curcumin and its analogs. Citation Format: Adin Aggarwal, Jacqueline H. Law, Clement Lo, Kenneth W. Yip. A systems biology approach uncovers the anticancer mechanisms of curcumin [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2024; Part 1 (Regular Abstracts); 2024 Apr 5-10; San Diego, CA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2024;84(6_Suppl):Abstract nr 645.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».