Lysosome-Disrupting Agents in Combination with Venetoclax Increase Apoptotic Response in Primary Chronic Lymphocytic Leukemia (CLL) Cells Mediated by Lysosomal Cathepsin D Release and Inhibition of Autophagy
Notice bibliographique
Résumé
Venetoclax and obinutuzumab are becoming frontline therapies for chronic lymphocytic leukemia (CLL) patients. Unfortunately, drug resistance still occurs, and the combination could be immunosuppressive. Lysosomes have previously been identified as a target for obinutuzumab cytotoxicity in CLL cells, but the mechanism remains unclear. In addition, studies have shown that lysosomotropic agents can cause synergistic cell death in vitro when combined with the BTK inhibitor, ibrutinib, in primary CLL cells. This indicates that targeting lysosomes could be a treatment strategy for CLL. In this study, we have shown that obinutuzumab induces lysosome membrane permeabilization (LMP) and cathepsin D release in CLL cells. Inhibition of cathepsins reduced obinutuzumab-induced cell death in CLL cells. We further determined that the lysosomotropic agent siramesine in combination with venetoclax increased cell death in primary CLL cells through an increase in reactive oxygen species (ROS) and cathepsin release. Siramesine treatment also induced synergistic cytotoxicity when combined with venetoclax. Microenvironmental factors IL4 and CD40L or incubation with HS-5 stromal cells failed to significantly protect CLL cells from siramesine- and venetoclax-induced apoptosis. We also found that siramesine treatment inhibited autophagy through reduced autolysosomes. Finally, the autophagy inhibitor chloroquine failed to further increase siramesine-induced cell death. Taken together, lysosome-targeting drugs could be an effective strategy in combination with venetoclax to overcome drug resistance in CLL.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».