DDDR-46. TARGETING TRANSGLUTAMINASE 2 (TGM2) ENHANCES SENSITIVITY OF GLIOBLASTOMA CELL LINES TO RADIOTHERAPY AND TEMOZOLOMIDE
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Glioblastoma (GBM), the most aggressive and common primary brain tumor in adults, remains highly resistant to conventional therapeutics, including radiation therapy (RT), largely due to its molecular heterogeneity. Few biomarkers have been identified that successfully guide or predict treatment response. Transglutaminase 2 (TGM2), a ubiquitous multifunctional enzyme involved in numerous signal transduction pathways related to tumorigenesis, has recently been suggested to drive chemoradioresistance. Here, we investigate the effects of disrupting TGM2 by pharmacologic inhibition or CRISPR knockout (TGM2-KO) on GBM cell’s response to RT and Temozolomide (TMZ) chemotherapy. Using western blotting and clonogenic assays, we show that the allosteric TGM2 inhibitor, GK921, stabilizes p53 expression and impedes reproductive ability at IC50 and IC25 concentrations. TGM2-KO and GK921 (at IC10 and lower) sensitized GBM cell lines to RT with almost equivalent efficacy, resulting in a 2- to 3-fold suppression of clonal expansion compared to scramble controls or irradiation alone. We also demonstrate increased sensitivity of GBM cell lines to TMZ upon inhibition of TGM2 by GK921. Our findings indicate that the use of TGM2 inhibitors, such as GK921, could enhance the efficacy of RT and the potency of TMZ, positioning TGM2 as a promising therapeutic target that may improve standard treatment of GBM cells expressing TGM2.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».