Neratinib and metformin: A novel therapeutic approach against HER2-Positive Breast Cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: HER2-positive breast cancer (BC) is highly aggressive with a poor prognosis. It is driven by HER2 oncoprotein activation/crosstalk with other receptors like EGFR/(HER1), HER3, and HER4, in addition to IGF-1R, making these receptors ideal therapeutic targets as they are expressed/overexpressed in this subtype. We postulated that targeting HER2 and IGF-1R together is a promising therapy for HER2-positive BC. Thus, we explored the outcome of a novel combination treatment using neratinib, a pan-HER inhibitor, and metformin, an IGF-1R inhibitor, on HER2-positive BC cells. METHODS: In this investigation, we used cellular and molecular biology techniques in addition to an angiogenesis model and tissue microarray analysis. RESULTS: Our data revealed that this combination therapy significantly reduced cell viability compared to individual treatments and exhibited a synergistic effect in HER2-positive BC cells. Moreover, the combination disrupted cell cycle progression and inhibited colony formation, and invasion of HER2-positive BC cells; this is accompanied by the deregulation of HER1-3 and IGF-1R expression patterns, in addition to Caspase-3, BCL2, Fascin, and Vimentin. Moreover, key regulator molecular pathways, including, ERK1/2, AKT, p38 MAPK, and mTOR, were significantly downregulated upon treatment with neratinib and metformin combination. Additionally, our data pointed out that neratinib and metformin combination inhibited angiogenesis, in-ovo, an important biological event in cancer progression. Finally, using a cohort of 55 HER2-positive BC samples, we revealed that HER2 and IGF-1R are co-expressed in most of the cases. CONCLUSIONS: These findings suggest that neratinib and metformin combination can present a promising strategy for targeting multiple pathways in HER2-positive BC.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».