Systems Biology-Based Drug Repositioning Identifies Extracellular Matrix Module as a Therapeutic Target in Lung Squamous Cell Carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Systematic proteomic comparisons across cancer subtypes provide insights into tumor heterogeneity and accelerate discovery of therapeutic targets and drug repositioning. Here, we present a novel computational framework, signature-network-perturbation- based drug repositioning (SnpDR), integrating proteomic and pharmacogenomic data through differential modular analysis, drug response network construction, and multiscale perturbation response scanning. Applying SnpDR to compare the proteomic landscapes of lung adenocarcinoma and lung squamous cell carcinoma (LSCC), we identified the extracellular matrix (ECM) module as a central hub in LSCC, while LAMA1 emerged as a novel drug target. In vitro and in vivo experiments validated two repositioned drugs, Fingolimod and Piperlongumine, both targeting ECM components, significantly inhibited LSCC cell growth, proliferation and migration at concentrations below 10 μM. These results provide compelling evidence for the power of systems biology to identify subtype-specific therapeutic vulnerabilities. Our findings highlight a promising framework for precision oncology and underscore the potential of ECM-targeted interventions in LSCC.
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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 ».