Are we better together? Addressing a combined treatment of pitavastatin and temozolomide for brain cancer
Notice bibliographique
Résumé
Pitavastatin is commonly prescribed to treat hypercholesterolemia through the regulation of cholesterol biosynthesis. Interestingly, it has also demonstrated a great potential for treating brain tumors, although the detailed cytotoxic mechanism, particularly in glioblastoma, remains incompletely understood. This work explores the activity of pitavastatin in 2D and 3D glioblastoma models, in an attempt to provide a more representative and robust overview of its anticancer potential in glioblastoma. The results show that not only is pitavastatin 10-1000 times-fold more effective in reducing tumoral metabolic activity than temozolomide, but also demonstrate a synergistic activity with this alkylating drug. In addition, low micromolar concentrations of this statin strongly impair the growth and the invasion ability of multicellular tumor spheroids. The obtained qRT-PCR and proteomics data highlight the modulation of cell death via apoptosis (BAX/BCL2, CASP9) and autophagy (BECN1, BNIP3, BNIP3L and LC3B), as well as an epithelial to mesenchymal transition blockage (HTRA1, SERPINE1, WNT5A, ALDH3B1 and EPHA2) and remodeling of the extracellular matrix (VCAN, SERPINE1 and TGFBI). Overall, these results lay the foundation for further investigations on the potential combinatory clinical treatment with temozolomide.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».