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Enregistrement W4407588098 · doi:10.1016/j.jhepr.2025.101354

Salsalate improves the anti-tumor efficacy of lenvatinib in MASH-driven hepatocellular carcinoma

2025· article· en· W4407588098 sur OpenAlexafffund
Evangelia E. Tsakiridis, Elham Ahmadi, Jaya Gautam, Yun She, Russta Fayyazi, James Lally, Simon Wang, Fiorella Di Pastena, Celina M Valvano, Olga‐Demetra Biziotis, Brandon M. Meyers, Paola Muti, Theodoros Tsakiridis, Gregory R. Steinberg

Notice bibliographique

RevueJHEP Reports · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer, Lipids, and Metabolism
Établissements canadiensJuravinski Cancer CentreMcMaster UniversityMcMaster University Medical Centre
Organismes subventionnairesMcMaster UniversityCanadian Institutes of Health ResearchHamilton Health Sciences
Mots-clésLenvatinibHepatocellular carcinomaMedicineOncologyInternal medicineCarcinomaSorafenib

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background & Aims Metabolic dysfunction-associated steatohepatitis (MASH) is a growing cause of hepatocellular carcinoma (HCC) worldwide. The complex microenvironment of these tumors, characterized by metabolic dysfunction, hypoxia, steatosis, and fibrosis, limits the effectiveness of standard-of-care therapies, such as the multi-tyrosine kinase inhibitor lenvatinib (LEN). Salsalate (SAL), is a rheumatoid arthritis therapy that enhances fatty acid oxidation and reduces de novo lipogenesis, fibrosis and cell proliferation pathways. We hypothesize that addition of SAL could improve the efficacy of LEN in MASH-HCC. Methods We assessed the efficacy of combination therapy using clinically relevant concentrations of LEN and SAL in human HCC cell models, orthotopic xenograft and MASH-HCC mouse models. In addition, assays assessing fatty acid oxidation and lipogenesis, protein immunoblotting and RNA-sequencing were used to understand mechanisms involved. Results LEN + SAL synergistically suppressed the proliferation and clonogenic survival of cells ( p ≤0.0001), prolonged survival in an orthotopic xenograft model ( p = 0.02), and reduced angiogenesis, fibrosis, and steatosis ( p ≤0.05) in a MASH-HCC model. These effects were associated with activation of AMPK and inhibition of the mTOR-HIF1α and Erk1/2 signaling pathways. RNA-sequencing analysis in both Hep3B cells and livers of the MASH-HCC mouse model revealed that SAL enhanced fatty acid oxidation and suppressed fibrosis and cell cycle progression, while LEN reduced angiogenesis with regulatory network analysis, suggesting a potential role for activating transcription factor 3 (ATF3) and ETS-proto-oncogene-1 (ETS-1). Conclusions These data indicate that combining LEN and SAL, which exert distinct effects leading to improvements in the liver microenvironment (steatosis, angiogenesis, and fibrosis) and inhibition of tumor proliferation, may have therapeutic potential for MASH-driven HCC. Impact and implications Although rates of MASH-HCC are on the rise globally, standard-of-care multi-tyrosine kinase inhibitors and immunotherapy have limited efficacy in this HCC etiology. Metabolic targeting with SAL inhibits cancer growth kinetics while also alleviating drivers of MASH by increasing fatty acid oxidation and reducing de novo lipogenesis and fibrosis. Combined LEN and SAL improved survival and MASH-HCC pathology in mouse models without adverse effects. Given that SAL is a safe, economical, and approved medication, this concept holds great translational potential that could provide a new treatment avenue for patients with unresected MASH-HCC.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,541
Score d'incertitude au seuil0,473

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,235 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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