Modulation of stress granules by lobeline increases cell death in hypoxia and impacts the ability of glioblastoma cells to secrete extracellular vesicles
Notice bibliographique
Résumé
Glioblastoma (GBM) is a devastating universally fatal primary brain cancer. Novel therapeutic strategies are required to alter disease course and improve survival in these patients. There is increasing evidence that modulating cancer's ability to respond to and survive cellular stress through RNA stress granules (SGs) may be a novel approach to cancer therapeutics. SGs are cytoplasmic aggregates of untranslated mRNAs and RNA binding proteins formed in response to a variety of cellular stressors, that allow cells to temporarily prioritize translation of stress-related proteins. A previous drug screen identified the dopamine modulator lobeline as a factor affecting SG disassembly in GBM cells. Lobeline impairs GBM cell survival by impairing SG disassembly after hypoxia. Specifically, after a hypoxic challenge, lobeline "locks" cells in a stressed state, even after re-exposure to normoxia. This is characterized by retained SGs, elevated levels of phosphorylated eIF2α and a sustained reduction in global protein translation. The disruption of the canonical stress response induced by lobeline ultimately results in increased cell death in both primary and immortalized GBM cell lines. Interestingly, lobeline also reduces post-hypoxia extracellular vesicle (EV) release, potentially through sequestration of the SG and EV protein, YBX1. Taken together, this adds to the literature that modulating stress and SG dynamics may be useful alone or to potentiate other treatment modalities affecting stress in GBM.
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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 ».