Pharmacological activation of SIRT6 suppresses progression of head and neck and esophageal squamous cell carcinoma by modulation of cellular metabolism and protein translation
Notice bibliographique
Résumé
Sirtuin 6 (SIRT6), a NAD+-dependent histone deacetylase, has been shown to function as a tumor suppressor in several cancer types, including squamous cell carcinoma of the head and neck and the esophagus (HNSCC and ESCC). However, the potential of therapies involving the activation of SIRT6 in HNSCC and ESCC remains unexplored. In this work, we investigated the therapeutic potential and mechanisms of action of the allosteric SIRT6 activator MDL-800 in HNSCC and ESCC models. MDL-800 treatment inhibited the proliferation and migration of HNSCC and ESCC cell lines in vitro, and delayed tumor growth in cell-derived xenograft models, in vivo. Mechanistically, global H3K9ac acetylation profiling and protein arrays demonstrated that MDL-800 treatment potently inhibits glucose metabolism and protein translation by inhibiting mTOR signaling, E2F-related G1/S transcription, ribosomal protein S6 (S6) and 4E-BP1 activity. This inhibition of mTOR induces a compensatory feedback loop activating IGF-1R/INSR signaling, limiting the anti-tumor activity of MDL-800. Combination of MDL-800 with the alpha-specific PI3K inhibitor (BYL719/Alpelisib) disrupted this feedback loop activation and resulted in a synergistic anti-proliferative effect. In vivo, the combined treatment of MDL-800 and BYL719 resulted in a prolonged anti-tumor response. Overall, our study identifies the molecular mechanism underlying SIRT6 activation in HNSCC and ESCC and highlights the therapeutic potential of SIRT6 activators, alone or in combination with PI3K inhibitors in cancers where SIRT6 is downregulated or serves as a tumor suppressor.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».