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Enregistrement W4408646547 · doi:10.3390/ijms26062766

Seco-Duocarmycin SA in Aggressive Glioblastoma Cell Lines

2025· article· en· W4408646547 sur OpenAlexaff
Ann Morcos, Yeonkyu Jung, Ryan N. Fuller, Antonella Bertucci, Amy Nguyen, Quanqing Zhang, Kristopher E. Boyle, Nathan R. Wall, Marcelo E. Vazquez

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Molecular Sciences · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced biosensing and bioanalysis techniques
Établissements canadiensCanadian Nuclear LaboratoriesResponse Biomedical (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésApoptosisCell cycle checkpointViability assayCytotoxicityCell cycleCellCell cultureCancer researchProgrammed cell deathCytotoxic T cellBiologyCell growthDNA damageGlioblastomaCell biologyIn vitroChemistryDNABiochemistryGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Glioblastoma multiforme (GBM) is among the most lethal primary brain tumors and is characterized by significant cellular heterogeneity and resistance to conventional therapies. This study investigates the efficacy of seco-duocarmycin SA (seco-DSA), a novel DNA alkylating agent. Initial investigations using a colony formation assay revealed that seco-DSA exhibits remarkable potential with IC50 values lower than its natural DSA counterpart. Cell viability assay indicated that LN18 cells showed a markedly greater sensitivity to DSA than T98G cells. Furthermore, seco-DSA achieved its full cytotoxic effect within 8 h of drug incubation in GBM cell lines. Although seco-DSA induced a concentration-dependent increase in apoptotic cell death, the extent of apoptosis did not fully account for the observed decrease in cell viability. Instead, seco-DSA treatment resulted in significant cell cycle arrest in S and G2/M phases. These findings suggest that seco-DSA’s cytotoxicity in GBM cells is primarily due to its ability to disrupt cell cycle progression, though the precise mechanisms of action remain to be fully established, and further research is needed. Proteomic analysis of treated cells also indicates dysregulation of proteins involved in senescence, apoptosis, and DNA repair, alluding to seco-DSA-induced arrest as a major mechanism of GBM disruption. Data are available via ProteomeXchange with the dataset identifier “PXD061023”. Our reports promote the future exploration of seco-DSA’s therapeutic potential, representing a critical step toward developing a more targeted and effective treatment for GBM.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,295 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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