Exploiting metabolic vulnerability in glioblastoma using a brain-penetrant drug with a safe profile
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Glioblastoma is one of the most treatment-resistant and lethal cancers, with a subset of self-renewing brain tumour stem cells (BTSCs), driving therapy resistance and relapse. Here, we report that mubritinib effectively impairs BTSC stemness and growth. Mechanistically, bioenergetic assays and rescue experiments showed that mubritinib targets complex I of the electron transport chain, thereby impairing BTSC self-renewal and proliferation. Gene expression profiling and Western blot analysis revealed that mubritinib disrupts the AMPK/p27 Kip1 pathway, leading to cell-cycle impairment. By employing in vivo pharmacokinetic assays, we established that mubritinib crosses the blood-brain barrier. Using preclinical patient-derived and syngeneic models, we demonstrated that mubritinib delays glioblastoma progression and extends animal survival. Moreover, combining mubritinib with radiotherapy or chemotherapy offers survival advantage to animals. Notably, we showed that mubritinib alleviates hypoxia, thereby enhancing ROS generation, DNA damage, and apoptosis in tumours when combined with radiotherapy. Encouragingly, toxicological and behavioural studies revealed that mubritinib is well tolerated and spares normal cells. Our findings underscore the promising therapeutic potential of mubritinib, warranting its further exploration in clinic for glioblastoma therapy.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».