Identification and evaluation of novel drug combinations of Aurora kinase inhibitor CCT137690 for enhanced efficacy in oral cancer cells
Notice bibliographique
Résumé
Oral cancer is the most prevalent subtype of head and neck cancers and arises mainly from squamous cells of the oral cavity. Patients with advanced metastatic disease have poor overall survival resulting primarily from limited treatment options. Recent advances in the understanding of molecular basis of oral tumorigenesis provide an opportunity for identification and validation of new drug targets. The deregulated expression of the Aurora family of mitotic kinases, for example, has been associated with pathogenesis and poor prognosis in oral cancer. Here, we have evaluated the efficacy of the pan-Aurora inhibitor (CCT137690) alone and in combination with different chemotherapeutic and targeted drugs to identify its synergistic partners in oral cancer cell lines (ORL-48 and ORL-115). CCT137690 effectively inhibits Aurora kinases in both the cell lines and displays potent antiproliferative activity towards them. Prolonged treatment of these cells with CCT137690 results in abrogated mitotic spindle formation, misaligned chromosome attachment and polyploidy that ultimately leads to apoptotic cell death. We further identified that inhibitors of EGFR (gefitinib) and PI3-kinase (pictilisib) synergize with CCT137690 to inhibit the proliferation of the oral cancer cell lines. Moreover, we demonstrate that polyethylene glycol-based nanocapsules harboring combinations of CCT137690 with gefitinib or pictilisib inhibit the growth of oral cancer cell lines in 3D spheroid cultures and induce apoptosis that is comparable to free drug combinations. In conclusion, we have demonstrated the in vitro efficacy of CCT137690 in oral cancer cell lines, identified novel drug combinations with CCT137690 and synthesized nanocapsules containing these drug combinations for co-administration.
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 | 0,000 |
| 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 ».