An Unbiased Oncology Compound Screen to Identify Novel Combination Strategies

癌症 体内 联合疗法 癌细胞 药理学 癌症研究 医学 药品 癌症治疗 癌症治疗 计算生物学 生物 内科学 遗传学
作者
Jennifer O’Neil,Yair Benita,Igor Feldman,Mélissa Chénard,Brian S. Roberts,Yaping Liu,Jing Li,Astrid M. Kral,Serguei Lejnine,Andrey Loboda,William T. Arthur,Răzvan Cristescu,Brian B. Haines,Christopher Winter,Theresa Zhang,Andrew Bloecher,Stuart D. Shumway
出处
期刊:Molecular Cancer Therapeutics [American Association for Cancer Research]
卷期号:15 (6): 1155-1162 被引量:341
标识
DOI:10.1158/1535-7163.mct-15-0843
摘要

Combination drug therapy is a widely used paradigm for managing numerous human malignancies. In cancer treatment, additive and/or synergistic drug combinations can convert weakly efficacious monotherapies into regimens that produce robust antitumor activity. This can be explained in part through pathway interdependencies that are critical for cancer cell proliferation and survival. However, identification of the various interdependencies is difficult due to the complex molecular circuitry that underlies tumor development and progression. Here, we present a high-throughput platform that allows for an unbiased identification of synergistic and efficacious drug combinations. In a screen of 22,737 experiments of 583 doublet combinations in 39 diverse cancer cell lines using a 4 by 4 dosing regimen, both well-known and novel synergistic and efficacious combinations were identified. Here, we present an example of one such novel combination, a Wee1 inhibitor (AZD1775) and an mTOR inhibitor (ridaforolimus), and demonstrate that the combination potently and synergistically inhibits cancer cell growth in vitro and in vivo This approach has identified novel combinations that would be difficult to reliably predict based purely on our current understanding of cancer cell biology. Mol Cancer Ther; 15(6); 1155-62. ©2016 AACR.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
CodeCraft应助美丽万声采纳,获得10
1秒前
春和景明发布了新的文献求助10
1秒前
1秒前
思源应助小强x采纳,获得10
1秒前
Ava应助Sujianjun采纳,获得10
1秒前
领导范儿应助轻松的凡英采纳,获得10
1秒前
田様应助alllllpi采纳,获得10
1秒前
斯文败类应助xiaomaodou采纳,获得10
2秒前
2秒前
3秒前
奋斗灵珊发布了新的文献求助10
3秒前
默11完成签到 ,获得积分10
3秒前
3秒前
5秒前
Orange应助鳗鱼南琴采纳,获得10
5秒前
ok完成签到,获得积分10
5秒前
chenyang发布了新的文献求助10
5秒前
心灵美复天完成签到,获得积分10
6秒前
兴十一应助piers采纳,获得20
6秒前
6秒前
小马驹完成签到,获得积分20
6秒前
7秒前
科研通AI6.1应助娜娜采纳,获得10
7秒前
所所应助高高的毒娘采纳,获得10
7秒前
7秒前
嗯啊完成签到,获得积分10
7秒前
8秒前
111完成签到 ,获得积分10
8秒前
平淡初雪应助吃吃吃采纳,获得30
8秒前
8秒前
小马驹发布了新的文献求助10
9秒前
9秒前
医心一意发布了新的文献求助10
9秒前
地球发布了新的文献求助10
9秒前
贝尔摩德完成签到,获得积分20
9秒前
10秒前
ymmmjjd发布了新的文献求助10
10秒前
可可发布了新的文献求助20
10秒前
10秒前
11秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
The Organometallic Chemistry of the Transition Metals 800
Chemistry and Physics of Carbon Volume 18 800
The Organometallic Chemistry of the Transition Metals 800
The formation of Australian attitudes towards China, 1918-1941 640
Signals, Systems, and Signal Processing 610
全相对论原子结构与含时波包动力学的理论研究--清华大学 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6442631
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8256562
关于积分的说明 17582478
捐赠科研通 5501197
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2900625
邀请新用户注册赠送积分活动 1877550
关于科研通互助平台的介绍 1717279