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Enregistrement W4393989233 · doi:10.1158/1538-7445.am2024-lb054

Abstract LB054: A novel chemical proteomics approach toward the identification of kinase targets to sensitize tumour cells to the standard of care drug paclitaxel

2024· article· en· W4393989233 sur OpenAlexaff
Alaa Baryyan, Ana Belén Fraga Timiraos, Kurt Dejgaard, Bertrand J. Jean‐Claude

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Treatment and Pharmacology
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPaclitaxelProteomicsIdentification (biology)Standard of careMedicinePharmacologyDrugComputational biologyCancer researchChemistryCancerBiologyBiochemistryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction: Chemotherapy, through various signaling pathways changes the kinase activation profiles in tumour cells and it has been shown that blockade of specific kinases led to sensitization of tumour cells to chemotherapeutic drugs. We surmised that, following chemotherapeutic drug treatment, determination of the kinase binding profile of a specific inhibitor using its corresponding chemoprobe may lead to the identification of kinases to be targeted for potentiating the action of the chemotherapeutic drug. The approach we chose to study was to design a chemoprobe carrying a kinase inhibitor warhead to capture and read the kinase binding profiles before and after the chemotherapeutic drug treatment. Our proof-of-concept was made with AB19, a chemoprobe designed with the scaffold of crizotinib, a MET receptor tyrosine kinase inhibitor. The ability of AB19 to bind to MET was validated using KATO-II gastric cancer cells in which MET is amplified. Material and Methods: Gastric cancer cell line KATO-II, prostate cancer cells DU145, PC3 and 22RV1 and normal prostate cells RWPE-1 were used to determine IC50 values for the different drugs alone and in combination with paclitaxel. Cells were lysed 2 h and 24 h after drug treatment. The chemoprobes (control probe or AB19) were subsequently added and kinases captured using magnetic pull down. Proteomics analyses were performed by mass spectrometry. Results: The results showed that AB19 pulled down MET (its primary target) and many other kinases, including LCK, Src, EPHA2, and FAK1 that play an important role in cancer progression. Importantly, the kinase pull-down profiles by the chemoprobe were similar to that reported for free crizotinib, thereby validating the ability of the chemoprobe to simulate the binding of the free drug. In vitro studies with AB19 revealed the following: (a) the kinase pull-down profiles varied with cell lines, with the presence or absence of some important kinases and (b) under conditions where the cells were pretreated with paclitaxel, the kinase profiles between treated and non-treated cells were similar. However, disappearance and appearance of key targets were observed. Based upon the detection of an increase in aurora kinase A (AURKA) and mammalian target of rapamycin (mTOR) spectral counts, we designed 2-drug combinations of specific inhibitors of the latter targets with paclitaxel under equieffective and sequential administrations. Of all the combinations studied, Alisertib (AURKA inhibitor) + paclitaxel was the most synergistic. Conclusion: Taken together, the results suggest that AURKA is a unique target for sensitizing cells to paclitaxel and this novel chemical proteomics approach can be developed as a novel strategy to identify kinase inhibitors capable of significantly sensitizing cancer cells to standard of care drugs. Citation Format: Alaa Omar Baryyan, Ana Belen Fraga Timiraos, Kurt Dejgaard, Bertrand J. Jean-Claude. A novel chemical proteomics approach toward the identification of kinase targets to sensitize tumour cells to the standard of care drug paclitaxel [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2024; Part 2 (Late-Breaking, Clinical Trial, and Invited Abstracts); 2024 Apr 5-10; San Diego, CA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2024;84(7_Suppl):Abstract nr LB054.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,068
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,351 · 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

Citations0
Publié2024
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