Synergistic Dual Targeting of Thioredoxin and Glutathione Systems Irrespective of p53 in Glioblastoma Stem Cells<strong> </strong>
Notice bibliographique
Résumé
Glioblastoma (GBM) is an incurable primary brain cancer characterized by increased reactive oxygen species (ROS) production. The redox-sensitive tumor suppressor gene TP53, wildtype (wt) for 70% of patients, regulates redox homeostasis. Glioblastoma stem cells (GSCs) increase thioredoxin (Trx) and glutathione (GSH) antioxidant systems as survival redox-adaptive mechanisms to maintain ROS below the cytotoxic threshold. Auranofin, an FDA-approved anti-rheumatoid drug, inhibits thioredoxin reductase 1 (TrxR1). L-buthionine sulfoximine (L-BSO) and the natural product piperlongumine (PPL) inhibit the GSH system. We evaluated the cytotoxic effects of Auranofin alone and in combination with L-BSO or PPL in GBM cell lines and GSCs with known TP53 status. The Cancer Genome Atlas/GBM analysis revealed a significant positive correlation between wtp53 and TrxR1 expression in GBM. Auranofin induced ROS-dependent cytotoxicity within a micromolar range in GSCs. Auranofin decreased TrxR1 expression, AKT(Ser-473) phosphorylation, increased p53, p21 and PARP-1 apoptotic cleavage in wtp53-GSCs, while mutant-p53 was decreased in a mutant-p53 GSC line. p53-knockdown in a wtp53-GSC line decreased TrxR1 expression and significantly increased sensitivity to auranofin, suggesting the role of wtp53 as a negative redox-sensitive mechanism in response to auranofin in GSCs. Auranofin and L-BSO combination synergistically increased ROS, decreased IC50s and induced long-term cytotoxicity irrespective of p53 in GBM cell lines and GSCs. Intriguingly, Auranofin increased expression of glutathione S-transferase pi-1 (GSTP-1), a target of PPL. Combination of auranofin with PPL synergistically decreased IC50s to a nanomolar range in GSCs, supporting the potential to repurpose auranofin and PPL in GBM.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».