MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4396716258 · doi:10.14740/wjon1873

Synergistic Effects of Neratinib in Combination With Palbociclib or Miransertib in Brain Cancer Cells

2024· article· en· W4396716258 sur OpenAlexvenueno aff
Ermira Mulliqi, Said Khelwatty, Anna Morgan, Keyoumars Ashkan, Helmout Modjtahedi

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of Oncology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced Breast Cancer Therapies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesKingston University
Mots-clésCancer researchErlotinibTrk receptorGrowth factor receptorEpidermal growth factor receptorLapatinibTyrosine kinaseMedicineProtein kinase BPlatelet-derived growth factor receptorFibroblast growth factor receptorBiologyCancerSignal transductionFibroblast growth factorGrowth factorInternal medicineCell biologyReceptorTrastuzumabNeurotrophic factorsBreast cancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Aberrant expression and activation of epidermal growth factor receptor (EGFR) resulted in approval of several forms of EGFR inhibitors in the treatment of patients with a wide range of epithelial cancers. However, no EGFR inhibitor has yet been approved for the treatment of patients with brain cancer, indicating that targeting EGFR alone may not be sufficient in some patients. Methods: In this study, we investigated the role of all members of the EGFR family, other growth factor receptors, cell-cycle proteins, and downstream cell signaling pathways (e.g., mitogen-activated protein kinase (MAPK), serine/threonine protein kinase (AKT), signal transducer and activator of transcription (STAT3), Src, Abelson murine leukemia viral oncogene homolog (Abl)) on the growth of a panel of human brain cancer cell lines (HBCCLs). We examined the growth response of HBCCLs to treatment with 17 targeted agents compared to two cytotoxic drugs. Results: Of the targeted agents, the irreversible pan-human epidermal growth factor receptor (HER) inhibitors neratinib and afatinib were more effective than erlotinib and lapatinib at inhibiting the growth of all HBCCLs, and the cyclin-dependent kinase (CDK)1/2/5/9 inhibitor dinaciclib was the most potent targeted agent. We found that treatment with Src/Abl/c-kit inhibitor dasatinib, signal transducer and activator of transcription (STAT3) inhibitor stattic, Abl/platelet-derived growth factor receptor (PDGFR)α/vascular endothelial growth factor (VEGFR)2/fibroblast growth factor receptor (FGFR)1 inhibitor ponatinib, and the tropomyosin receptor kinase (TRK)/ROS proto-oncogene 1 receptor tyrosine kinase (ROS)/anaplastic lymphoma kinase (ALK) inhibitor entrectinib, also inhibited the growth of all HBCCLs. Interestingly, these agents were more effective in inhibiting growth of HBCCLs when proliferating at a slower rate. In addition to inhibiting the proliferation of HBCCLs, treatment with neratinib, dinaciclib, dasatinib, stattic and trametinib inhibited the migration of brain tumor cell line A172. Conclusions: Notably, we found that treatment with neratinib in combination with palbociclib (CDK4/6 inhibitor), or miransertib (AKT1/2/3 inhibitor) resulted in synergistic growth inhibition of all HBCCLs. Our results support that repurposing drugs like neratinib in combination with the palbociclib or miransertib may be of therapeutic potential in brain cancer and warrants further investigations.

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)0,000
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 enseignants0,441
Score d'incertitude au seuil0,321

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,327 · 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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueWorld Journal of OncologyMême sujetAdvanced Breast Cancer TherapiesTravaux en français237 207