Published October 23, 2013
| Version v1
Publication
Open
Engineered reversal of drug resistance in cancer cells--metastases suppressor factors as change agents
Creators
- 1. Institute of Genomics and Integrative Biology
- 2. Indian Institute of Chemical Technology
Description
Building molecular correlates of drug resistance in cancer and exploiting them for therapeutic intervention remains a pressing clinical need. To identify factors that impact drug resistance herein we built a model that couples inherent cell-based response toward drugs with transcriptomes of resistant/sensitive cells. To test this model, we focused on a group of genes called metastasis suppressor genes (MSGs) that influence aggressiveness and metastatic potential of cancers. Interestingly, modeling of 84 000 drug response transcriptome combinations predicted multiple MSGs to be associated with resistance of different cell types and drugs. As a case study, on inducing MSG levels in a drug resistant breast cancer line resistance to anticancer drugs caerulomycin, camptothecin and topotecan decreased by more than 50-60%, in both culture conditions and also in tumors generated in mice, in contrast to control un-induced cells. To our knowledge, this is the first demonstration of engineered reversal of drug resistance in cancer cells based on a model that exploits inherent cellular response profiles.
Translated Descriptions
⚠️
This is an automatic machine translation with an accuracy of 90-95%
Translated Description (Arabic)
لا يزال بناء الارتباطات الجزيئية لمقاومة الأدوية في السرطان واستغلالها للتدخل العلاجي حاجة سريرية ملحة. لتحديد العوامل التي تؤثر على مقاومة الأدوية هنا، قمنا ببناء نموذج يجمع بين الاستجابة القائمة على الخلايا المتأصلة تجاه الأدوية مع نسخ من الخلايا المقاومة/الحساسة. لاختبار هذا النموذج، ركزنا على مجموعة من الجينات تسمى الجينات الكابتة للنقائل (MSG) التي تؤثر على العدوانية والإمكانات النقيلية للسرطان. ومن المثير للاهتمام أن نمذجة 84000 تركيبة من نسخ الاستجابة الدوائية تنبأت بربط العديد من MSG بمقاومة أنواع الخلايا والأدوية المختلفة. كدراسة حالة، على تحفيز مستويات الغلوتامات أحادية الصوديوم في مقاومة خط سرطان الثدي المقاوم للأدوية للأدوية المضادة للسرطان، انخفض السيرولوميسين والكامبتوثيسين والتوبوتيكان بأكثر من 50-60 ٪، في كل من ظروف الزراعة وكذلك في الأورام المتولدة في الفئران، على النقيض من السيطرة على الخلايا غير المستحثة. على حد علمنا، هذا هو أول دليل على الانعكاس الهندسي لمقاومة الأدوية في الخلايا السرطانية بناءً على نموذج يستغل ملفات الاستجابة الخلوية المتأصلة.Translated Description (French)
Construire des corrélats moléculaires de la pharmacorésistance dans le cancer et les exploiter pour une intervention thérapeutique reste un besoin clinique urgent. Pour identifier les facteurs qui ont un impact sur la résistance aux médicaments ici, nous avons construit un modèle qui couple la réponse cellulaire inhérente aux médicaments avec des transcriptomes de cellules résistantes/sensibles. Pour tester ce modèle, nous nous sommes concentrés sur un groupe de gènes appelés gènes suppresseurs de métastases (GMS) qui influencent l'agressivité et le potentiel métastatique des cancers. Fait intéressant, la modélisation de 84 000 combinaisons de transcriptomes de réponse aux médicaments a prédit que plusieurs MSG étaient associés à la résistance de différents types de cellules et de médicaments. Comme étude de cas, sur l'induction de niveaux de MSG dans une lignée de cancer du sein résistante aux médicaments anticancéreux, la caerulomycine, la camptothécine et le topotécan ont diminué de plus de 50-60%, dans les deux conditions de culture et également dans les tumeurs générées chez la souris, contrairement aux cellules non induites de contrôle. À notre connaissance, il s'agit de la première démonstration d'inversion artificielle de la résistance aux médicaments dans les cellules cancéreuses basée sur un modèle qui exploite les profils de réponse cellulaire inhérents.Translated Description (Spanish)
La creación de correlatos moleculares de resistencia a los medicamentos en el cáncer y su explotación para la intervención terapéutica sigue siendo una necesidad clínica apremiante. Para identificar los factores que afectan la resistencia a los medicamentos en este documento, construimos un modelo que acopla la respuesta inherente basada en células hacia los medicamentos con transcriptomas de células resistentes/sensibles. Para probar este modelo, nos centramos en un grupo de genes llamados genes supresores de metástasis (GMS) que influyen en la agresividad y el potencial metastásico de los cánceres. Curiosamente, el modelado de 84 000 combinaciones de transcriptomas de respuesta a fármacos predijo que múltiples MSG se asociarían con la resistencia de diferentes tipos de células y fármacos. Como estudio de caso, en la inducción de los niveles de MSG en una línea de cáncer de mama resistente a los medicamentos contra el cáncer, la resistencia a la caerulomicina, la camptotecina y el topotecán disminuyeron en más del 50-60%, tanto en condiciones de cultivo como en tumores generados en ratones, en contraste con el control de células no inducidas. Hasta donde sabemos, esta es la primera demostración de la reversión diseñada de la resistencia a los medicamentos en las células cancerosas basada en un modelo que explota los perfiles de respuesta celular inherentes.Files
gkt946.pdf.pdf
Files
(93 Bytes)
| Name | Size | Download all |
|---|---|---|
|
md5:b0d506893d4802090edf1644f5f082cd
|
93 Bytes | Preview Download |
Additional details
Additional titles
- Translated title (Arabic)
- هندسة عكس مقاومة الأدوية في الخلايا السرطانية - عوامل كابتة للانبثاث كعوامل تغيير
- Translated title (French)
- Inversion génétique de la résistance aux médicaments dans les cellules cancéreuses - facteurs suppresseurs des métastases en tant qu'agents de changement
- Translated title (Spanish)
- Reversión diseñada de la resistencia a los medicamentos en las células cancerosas: factores supresores de metástasis como agentes de cambio
Identifiers
- Other
- https://openalex.org/W2043186257
- DOI
- 10.1093/nar/gkt946
References
- https://openalex.org/W1520425169
- https://openalex.org/W1807491301
- https://openalex.org/W1964081206
- https://openalex.org/W1964895626
- https://openalex.org/W1966873816
- https://openalex.org/W1976992968
- https://openalex.org/W1981390480
- https://openalex.org/W1998558839
- https://openalex.org/W2007013450
- https://openalex.org/W2026864697
- https://openalex.org/W2028593825
- https://openalex.org/W2036704696
- https://openalex.org/W2037457503
- https://openalex.org/W2039294009
- https://openalex.org/W2043398720
- https://openalex.org/W2046759180
- https://openalex.org/W2047172303
- https://openalex.org/W2059722530
- https://openalex.org/W2064023379
- https://openalex.org/W2068419651
- https://openalex.org/W2071982425
- https://openalex.org/W2076323240
- https://openalex.org/W2087955555
- https://openalex.org/W2089370460
- https://openalex.org/W2090745860
- https://openalex.org/W2094791588
- https://openalex.org/W2095635764
- https://openalex.org/W2095641625
- https://openalex.org/W2117692326
- https://openalex.org/W2121604817
- https://openalex.org/W2122128696
- https://openalex.org/W2125789330
- https://openalex.org/W2126595303
- https://openalex.org/W2130410032
- https://openalex.org/W2131593373
- https://openalex.org/W2131717611
- https://openalex.org/W2137052779
- https://openalex.org/W2142351815
- https://openalex.org/W2146303969
- https://openalex.org/W2146395994
- https://openalex.org/W2147188402
- https://openalex.org/W2149453908
- https://openalex.org/W2149651674
- https://openalex.org/W2157630129
- https://openalex.org/W2158501247
- https://openalex.org/W2159686118
- https://openalex.org/W2161153660
- https://openalex.org/W2167395325
- https://openalex.org/W2167650288
- https://openalex.org/W2228808639