Autophagy inhibition enhances sensitivity of alpelisib in PI3K–mutated non-small cell lung cancer
Notice bibliographique
Résumé
Non-small cell lung cancer (NSCLC) is a prevalent and lethal form of lung cancer with few effective treatment options, and targeted therapies for PI3K-mutated NSCLC remain particularly limited. The phosphatidylinositol 3-kinase (PI3K) pathway, frequently activated in NSCLC, is a viable therapeutic target, especially in tumors harboring PI3K mutations. Alpelisib (BYL719), a selective PI3Kα inhibitor, has shown promise, but its efficacy is often hampered by compensatory survival mechanisms, including autophagy. This study assesses the therapeutic potential of alpelisib as a monotherapy and in combination with an autophagy inhibitor for PI3K-mutated NSCLC. Alpelisib significantly reduced cell viability in human NSCLC cell lines in a dose- and time-dependent manner, with enhanced markers of autophagy and apoptosis, with pronounced effects in PI3K-mutant H460 cells. Co-treatment with alpelisib and chloroquine (CQ) further suppressed tumor cell growth, viability, migration, and colony formation more effectively than alpelisib alone, owing to increased apoptosis, elevated early and late apoptotic populations, and increased levels of cleaved PARP and caspase-3. In xenograft mouse models, the combination of alpelisib and CQ significantly inhibited tumor growth and reduced EGFR-Ras signaling compared to monotherapy. These findings suggest that combining alpelisib with autophagy inhibition significantly enhances its antitumor activity in PI3K-mutated NSCLC, highlighting a promising therapeutic strategy to address unmet clinical needs in this molecular subset. This discovery opens new possibilities for developing innovative targeted therapies for challenging NSCLC.
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 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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».