Artykuł badawczy

Farmakologia sieciowa i eksperymentalne badania komórek in vitro w celu zbadania terapeutycznego potencjału pochodnych tiazolonu w rabdomiosarcomie

DOI:

10.3791/69464

⸱

14 listopada 2025

 ,  ,  ,  , 
1Research Institute for Doping Control, Shanghai University of Sport, 2Drug and Food Anti-doping Laboratory, China Anti-Doping Agency

W tym artykule

Podsumowanie

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Przedstawiamy badanie, które systematycznie bada terapeutyczny potencjał pochodnych tiazolonu wobec rhabdomiosarcoma na podstawie farmakologii sieciowej i chemii obliczeniowej, z walidacją i oceną przeprowadzaną poprzez eksperymenty in vitro z komórek.

Streszczenie

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Rabdomiosarcoma (RD) to złośliwy guz pochodzący z rabdomioblastów, który stanowi poważne zagrożenie dla zdrowia dzieci i młodzieży. Opierając się na potencjale pochodnych tiazolonu w różnych aktywnościach biologicznych, niniejsze badanie ma na celu systematyczne zbadanie mechanizmów pochodnych tiazolonu w leczeniu RD poprzez połączenie farmakologii sieciowej i eksperymentów in vitro z komórek in vitro . Dzięki farmakologii sieciowej zintegrowano dane o wysokiej przepustowości, aby przewidzieć potencjalne cele tiazolonu. Dodatkowo oprogramowanie AutoDock Vina zostało użyte do obliczenia energii wiązania związku i docelowej cząsteczki białka, ujawniając jego szlak sygnalizacyjny związany z RD. Wreszcie, eksperymenty in vitro z komórek dodatkowo potwierdziły działanie związków supresyjne na nowotwory. Farmakologia sieciowa została wykorzystana do analizy celów pochodnych tiazolonu w leczeniu RD, a ostatecznie uzyskano 172 geny docelowe poprzez połączenie i deduplikację. Pięć celów białkowych o niskiej energii wiązania zostało przesiewanych przez dokowanie między związkiem a docelową cząsteczką białka: PIK3CD, AKT1, GSK3B, HSP90AB1 i ITGB1. Wyniki eksperymentów hodowli komórek in vitro wykazały, że konkretny pochodny tiazolonu miał istotny efekt hamujący na linie komórkowe RD, dostarczając naukowej podstawy do odkrywania nowych celów i skutecznych związków w leczeniu RD. Badanie to ujawniło mechanizmy pochodnych tiazolonu w leczeniu RD poprzez połączenie farmakologii sieciowej i eksperymentów in vitro oraz dało nową perspektywę na przyszłe strategie rozwoju i leczenia leków.

Wprowadzenie

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Rabdomyosarcoma (RD), wysoce agresywny mięsak tkanek miękkich u dzieci, który stanowi poważne zagrożenie dla zdrowia dzieci, oferując ograniczone możliwości terapeutyczne. Badania epidemiologiczne wskazują, że choć RD wykazuje stosunkowo niskie wskaźniki zachorowalności, jego wysoka nowotworowość i złe rokowanie stanowią poważne wyzwania kliniczne. RD dzieli się na cztery odrębne podtypy histologiczne: embrionalny, pęcherzykowy, wrzecionokomórkowy/stwardniający oraz pleomorficzny, przy czym embrionalny rabdomiosarkom (ERMS) jest najczęstszą formą 1,2,3. Obecne strategie terapeutyczne dla nowo zdiagnozowanych pacjentów o niskim ryzyku ERMS polegają głównie na chirurgicznym wycięciu miejscowych guzów w połączeniu z lekami chemioterapeutycznymi, w tym winkrystyną, daktinomycyną i cyklofosfamidem. Pacjenci wysokiego ryzyka zazwyczaj otrzymują intensywne schematy wielolekowej chemioterapii z wykorzystaniem ifosfamidu i etoposydu 4,5. Chociaż podejście multimodalne łączące chirurgię, chemioterapię i radioterapię wykazało skuteczność w osiąganiu lokalnej kontroli guzów i eliminacji mikroprzerzutów5, pozostają istotne wyzwania. Znaczące profile toksyczności obecnych leków chemioterapeutycznych, w tym neurotoksyczność oraz nieodwracalne uszkodzenia nerek i pęcherza6, stanowią szczególne ryzyko dla pacjentów pediatrycznych i młodzieżowych. Ponadto wrodzona heterogeniczność RD oraz jego skłonność do nawrotów podkreślają kluczową potrzebę opracowania skuteczniejszych i ukierunkowanych środków terapeutycznych7.

W tym kontekście badania koncentrują się na klasie pochodnych tiazolonu o odrębnych właściwościach farmakologicznych. Pochodne tiazolonu wykazują istotne działanie przeciwzapalne, antyoksydacyjne i regulujące apoptozę8, wykazując szeroką aktywność biologiczną i obiecujący potencjał rozwoju leków 9,10. Symulacje dokowania molekularnego przeprowadzone przez Elgubbi i in. ujawniły silne powinowactwa wiązania pochodnych tiazolonu z kluczowymi celami, takimi jak ludzka anhydraza węglowa IX (CA IX), enzym indukujący hipoksję nadekspresjonowany w agresywnych guzach, co sugeruje mechanizm ich działania antyproliferacyjnego11. Badanie obliczeniowe wyjaśnia molekularne interakcje między pochodnymi tiazolonu a białkami związanymi z nowotworem. W 2024 roku El-Helw i in. poinformowali, że pochodne tiazolonu na bazie benzochinoliny wykazują silną aktywność przeciwko liniom komórkowym nowotworowym, przy czym najwyższą skuteczność wykazują analogi tiazoletionu i tiazolu. Badania mechanistyczne 10,13 sugerują, że związki te zakłócają żywotność komórek nowotworowych poprzez podwójne szlaki: (1) indukcję stresu oksydacyjnego poprzez modulację szlaku antyoksydacyjnego oraz (2) bezpośrednie hamowanie proliferacji. Wyniki te podkreśliły szeroki profil farmakologiczny tiazolonów, w tym właściwości przeciwzapalne i przeciwdrobnoustrojowe. Warto zauważyć, że związki takie jak pioglitazon14 i troglitazon15 są stosowane głównie w leczeniu cukrzycy typu 216, podczas gdy pochodne 4-tiazolonu wykazują działanie antyproliferacyjne przeciwko komórkom białaczki17 (Rysunek 1). Związki te nie tylko wykazują znaczące potencjały terapeutyczne w badaniach klinicznych, ale także celują w wiele szlaków sygnalizacji komórkowych, w tym hamowanie proliferacji komórek nowotworowych, indukcję apoptozy oraz regulację cyklu komórkowego. Mechanizmy przeciwnowotworowe pochodnych tiazolonu obejmują kilka szlaków sygnalizacji, które skutecznie hamują wzrost i przeżycie komórek nowotworowych poprzez modulację kluczowych szlaków, takich jak szlaki PI3K/Akt i NF-κB. Ponadto pochodne tiazolonu wykazują również wpływ regulacyjny na mikrośrodowisko guza, w tym hamowanie angiogenezy i modulację odpowiedzi immunologicznych18. Wieloaspektowe mechanistyczne działania pochodnych tiazolonu czynią je idealnymi kandydatami do rozwoju nowych terapii onkologicznych.

W poprzednich badaniach efektywnie konstruowaliśmy pochodne tiazolonu z sąsiednimi centrami chiralnymi poprzez katalizowaną miedzią asymetryczną asymetryczną reakcję propargilacyjną. Stosując propargylowe estry i tiazolony jako podłoża, reakcja została katalizowana przez CuI w obecności ligandu z podstawioną fenylową pirydyną bis(oksazoliną). Optymalizując warunki reakcji, osiągnęliśmy wysoką efektywność w syntezie tych pochodnych tiazolonu19. Farmakologia sieciowa, jako podejście biologii systemowej, ujawnia złożone interakcje między lekami, celami i szlakami chorobowymi, rewolucjonizując zrozumienie i rozwój terapii dla złożonych chorób, takich jak rak20. To badanie wstępnie ma na celu ujawnienie potencjalnej wartości terapeutycznej nowych pochodnych tiazolonu w leczeniu RD. Dzięki zintegrowanej farmakologii sieciowej oraz eksperymentom komórkowym zostaną zidentyfikowane związki o wyższej aktywności, które mogą wywierać wielocelowe efekty terapeutyczne poprzez koordynację regulacji pięciu kluczowych celów, w tym PIK3CD i AKT1, wpływając tym samym na kluczowe szlaki sygnalizacyjne, takie jak PI3K-Akt. Symulacje dokowania molekularnego i dynamiki molekularnej zostaną wykorzystane do wykazania właściwości wiązania między związkiem a białkami docelowymi. Ponadto zostanie utworzony wstępny model relacji struktura i aktywność, który będzie stanowić punkt odniesienia do dalszej optymalizacji strukturalnej. Prace te nie tylko oferują nowe kandydaty do rozwoju leków na rakaboksa, ale także podkreślają pozytywną rolę strategii multidyscyplinarnych w badaniu wielocelowych mechanizmów terapeutycznych leków.

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Protokół

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Wszystkie procedury farmakologiczne sieci zostały przeprowadzone zgodnie z Wytycznymi dla Metod Oceny Farmakologii Sieciowejnr 21. Kompleksowy przepływ pracy farmakologii sieciowej przyjęty w tym badaniu został schematycznie zilustrowany na Rysunku 2.

Synteza pochodnych tiazolonu
Pochodne tiazolonu w tym badaniu zostały zsyntetyzowane w naszej poprzedniej pracy19, poprzez katalizowaną miedzią zdalną asymetryczną reakcję propargilacyjną. Reakcja wykorzystywała CuI jako katalizator oraz chiralny ligand Pybox (L1) jako rdzeń stereosterowy, w systemie DIPEA i rozpuszczalnika metanolowym w temperaturze -10 °C przez 48 godzin, osiągając wysokie enantyoselektywne sprzężenie między esterami propargilowymi a tiazolonami. Produkt docelowy uzyskano z wydajnością do 89%, stosunkiem enancjomerowym (er) 97,8:2,2 oraz stosunkiem diastereomerowym (dr) 17,8:1. Szczegółowe informacje na temat metod syntezy tej serii związków można znaleźć w wcześniejszych badaniach19. Metoda ta wykazała szeroką stosowalność substratów, akomodując arylowe (ortho-, meta-, para-substytuenty), łańcuchy alifatyczne oraz estery propargylowe z pierścieniami zespolonymi, a także różne substytucyjne tiazolony, z wydajnością od 51% do 98%. Ta strategia po raz pierwszy efektywnie konstruuje wielochiralno-centrowe struktury tiazolonów w jednym kroku, zapewniając wysoce selektywne i proste podejście do syntezy chiralnych cząsteczek leków o istotnym potencjalnym zastosowaniu w chemii medycznej.

Farmakologiczna predykcja sieciowa
Przewidywanie celu pochodnej tiazolonu: Strukturalne reprezentacje pochodnych tiazolonu zostały wygenerowane za pomocą oprogramowania KingDraw, a odpowiadające im pliki strukturalne zostały następnie przekształcone w SMILES ID za pomocą oprogramowania Open Babel. Aby przewidzieć potencjalne cele terapeutyczne wobec RD, zastosowaliśmy kompleksowe podejście obliczeniowe, wykorzystujące trzy różne bazy danych predykcji celów: SwissTargetPrediction (http://swisstargetprediction.ch/), TargetNet (http://targetnet.scbdd.com) oraz SuperPred (https://prediction.charite.de). W analizie TargetNet wdrożyliśmy rygorystyczne kryterium filtrowania, wybierając geny o prawdopodobieństwie > 0. W bazie danych SuperPred zastosowaliśmy bardziej rygorystyczne parametry selekcji, zachowując tylko te geny o dokładności Modelu > 90% i prawdopodobieństwie > 60%, co zapewniło wysokie pewności przewidywania celów.

Przewidywanie celów RD: Na podstawie bazy danych GeneCards (https://www.genecards.org/) oraz OMIM (https://omim.org/) przeprowadziliśmy wyszukiwanie w poszukiwaniu rhabdomiosarcoma. Dla danych pochodzących z bazy GeneCards przefiltrowaliśmy wyniki z wynikiem powyżej 20, aby uzyskać geny związane z rhabdomiosarcomą.

Budowa i analiza sieci interakcji białko-białko (PPI): Potencjalne cele pochodnych tiazolonu oraz genów związanych z RD zostały przecięte. Potencjalne cele leczenia ludzkiego zarodkowego rhabdomyosarcoma za pomocą pochodnych tiazolonu zostały przesłane do bazy danych STRING (https://www.string-db.org/) do analizy wysoko pewnych zależności PPI (interakcje białko-białko). Sieć PPI została zbudowana w oprogramowaniu Cytoscape (http://www.cytoscape.org/), a główne cele były filtrowane na podstawie wartości stopni.

Budowa sieci szlaków złożonych-choroba-cel: Sieć lek-cel-szlak może wyraźnie zobaczyć cele związków i chorób oraz szlaki zaangażowane w te cele, aby zidentyfikować możliwe kluczowe cele i szlaki dla terapii złożonej dla RD. Najpierw zbuduj tabelę sieciową i tabelę atrybutów w arkuszu kalkulacyjnym. Treść tabeli sieciowej obejmuje głównie korespondencję między związkiem a celem rdzeniowym, korespondencję między celem rdzeniowym a zaangażowaną ścieżką oraz korespondencję między RD a główną ścieżką. Treść tabeli atrybutów polega głównie na klasyfikacji i nazwaniu wszystkich informacji zawartych w tabeli sieciowej. Następnie otwórz oprogramowanie Cytoscape, wgraj netlistę do miejsca ładowania, ustaw punkt startowy, końcowy, załaduj tabelę atrybutów i na końcu zmodyfikuj kształt obrazu.

Zintegrowana analiza funkcjonalnej adnotacji i farmakologii sieciowej – Construction Gene Ontology (GO) Enrichment, Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG): Analiza wzbogacania GO i KEGG kluczowych celów została przeprowadzona przez bazę danych DAVID (https://david.ncifcrf.gov/). Według kolejności wartości P od małego do dużego, wybrano 10 najlepszych elementów w procesach biologicznych (BP), komponentach komórkowych (CC) i funkcji molekularnej (MF) w GO do analizy, a 20 najlepszych elementów w KEGG zostało przeanalizowanych, a mapy bąbelków GO i KEGG kluczowych celów zostały stworzone na podstawie internetowej platformy mikro-bioinformacji.

Dokowanie molekularne: Białka docelowe rdzenia zostały wybrane z bazy danych PDB (https://www.rcsb.org/), a pliki strukturalne kluczowych celów zostały pobrane. Początkowo białka były odwodniane za pomocą oprogramowania PyMol, a następnie oddzielano ligandy i receptory. Następnie białka zostały uwodornione za pomocą oprogramowania ADFRSuite, a parametry grid boxów dla oprogramowania dokowania molekularnego AutoDock zostały uzyskane. Pliki pdbqt pochodnych tiazolidynonu i głównych białek docelowych zostały przygotowane za pomocą oprogramowania AutoDock Vina. Następnie przeprowadzono symulacje molekularnego dokowania pochodnych tiazolonu oraz białek docelowych rdzenia. Na koniec modele dokowania molekularnego zostały zwizualizowane za pomocą oprogramowania PyMol.

Symulacja dynamiki molekularnej: Plik PDB został przekonwertowany do formatu GRO zgodnego z GROMACS przy użyciu pola siłowego amber99sb-ildn oraz modelu wodnego TIP3P:
gmx pdb2gmx -f Pro.pdb -o Pro_temp_H.gro -ff amber99sb-ildn -water tip3p -ignh
Dodano sześcienną okresową skrzynkę graniczną o odległości 1,2 nm od białka:
GMX Editconf -f Pro_temp_H.gro -o Pro_temp_H_box.gro -c -d 1.2 -bt sześcienna
Pudełko wypełniono cząsteczkami wody TIP3P:
GMX solvate -cp Pro_temp_H_box.gro -o Pro_temp_H_box_water.gro -p topol.top
Układ został zneutralizowany przez dodanie jonów Na:
GMX grompp -f ions.mdp -c Pro_temp_H_box_water.gro -p topol.top -ions.tpr
GMX Genion -s jony.tpr -o Pro_temp_H_box_water_ion.gro -p topol.top -neutralny
Wykonano minimalizację energii:
GMX grompp -f minim.mdp -c Pro_temp_H_box_water_ion.gro -p topol.top -o em.tpr
GMX MDRUN -V -Deffnm em
Równoważenie NVT zostało przeprowadzone:
GMX grompp -f nvt.mdp -c em.gro -r em.gro -p topol.top -o nvt.tpr
GMX MDRun -Deffnm NVT -V
Równoważenie NPT zostało przeprowadzone:
GMX grompp -f npt.mdp -c nvt.gro -r nvt.gro -t nvt.cpt -p topol.top -o npt.tpr
GMX MDRUN -Deffnm NPT -V
Rozpoczęto symulację dynamiki molekularnej produkcji:
GMX grompp -f md.mdp -c npt.gro -t npt.cpt -p topol.top -o md_0_1.tpr
GMX MDRUN -Deffnm md_0_1 -V

Po zakończeniu symulacji przeanalizowano uzyskane trajektorie za pomocą Visual Molecular Dynamics (VMD) i PyMOL, a analiza energii wolnej wiązania między białkami a ligandami małych cząsteczek została przeprowadzona za pomocą programu g_mmpbsa.

Ocena wpływu leków na żywotność komórek RD
Komórki RD (komórka zarodkowa rabdomiosarkoma; STR Authenticated) w fazie wzrostu logarytmicznej zostały trypsynizowane, tworząc zawiesinę komórkową w stężeniu 1 x 105 komórek /mL. Następnie zaszczepiono tę zawiesinę na płytce z 96 dołkami o gęstości 1 x 104 komórek /dołek (100 μL na dołek) i inkubowano w temperaturze 37 °C z 5%CO2 , aby umożliwić przyczepność komórek. Po zlepzeniu podłoże zostało zastąpione 100 μL bezsurowiczym medium zawierającym 1% FBS, a komórki były głodzone przez 12 godzin. Następnie podłoże zostało wymienione na 100 μL odpowiedniego nośnika zawierającego różne stężenia związku testowego. Studnie kontrolne traktowano medium zawierającym rozpuszczalnik lub medium normalne, a puste doły zawierające tylko odpowiadające medium bez komórek. Płytki inkubowano w temperaturze 37 °C z 5% CO2 przez 24 godziny (czas trwania został określony przez eksperymenty wstępne jako optymalny do obserwacji maksymalnego efektu hamującego tej klasy związków na komórki RD). To znaczy czas potrzebny, aby wartość OD gęstości komórki osiągnęła około 1,0.). Następnie do każdego otworu dodawano 10 μL roztworu CCK-8, a płytki inkubowano przez dodatkowe 1-4 godziny. Na koniec absorbancję przy 450 nm zmierzono za pomocą czytnika mikropłyt. Komórki objęte rozpuszczalnikami służyły jako grupa kontrolna, a puste dołki służyły do korekcji bazowej. Żywotność komórek obliczono na podstawie odczytów absorpcji.

Wskaźnik przeżycia% = [(grupa kontrolna - pusta) - (grupa eksperymentalna - pusta)]/(grupa kontrolna - pusta) x 100%

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Wyniki

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

W tym badaniu 13 pochodnych tiazolonu (związki a-m; Rysunek 3, rysunek 4) zostały wcześniej zsyntetyzowane19 osób wybranych do oceny ich aktywności hamującej wobec komórek nowotworowych (rysunek 5). Spośród tych związków związek m o masie 100 μM wykazywał najwyższą stopień hamowania wobec komórek RD (komórka zarodkowa rabdomiosarcoma) (STR Authenticated)222. Kolejne eksperymenty z różn...

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Dyskusja

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Farmakologia sieciowa jest powszechnie wykorzystywana do przewidywania i przesiewania potencjalnie aktywnych cząsteczek w złożonych komponentach medycyny chińskiej oraz do wyjaśniania synergicznych mechanizmów działania wieloskładnikowego, wielocelowego i wieloszlakowego w formułach ziołowych. W tym badaniu zastosowaliśmy podejście farmakologii sieciowej, aby systematycznie zbadać potencjalny mechanizm nowo syntetyzowanego pochodnego tiazolonu przeciwko RD poprzez konstrukcję sieci związku-celu-szlak-choroba. W tym badan...

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Oświadczenia

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Autorzy deklarują brak konfliktu interesów.

Podziękowania

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Badania opisane w tej publikacji zostały wsparte przez projekt badawczy Uniwersytetu Sportu w Szanghaju (2025STD004).

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Materiały

Lista materiałów użytych w tym artykule
NazwaFirmaNumer katalogowyKomentarze
Zestaw testowy CCK-8Beyotime Biotechnology Co., Ltd.C0038Zestaw używany do pomiaru żywotności i proliferacji komórek na podstawie redukcji rozpuszczalnej w wodzie soli tetrazolu w kolorowy produkt.
Czysty benchSuzhou Antai Airtech Co., LtdSW-CJ-1FDStacja robocza z laminarnym przepływem powietrza, która zapewnia sterylne środowisko do obsługi hodowli komórkowych i innych wrażliwych materiałów.
CO2 InkubatorSiła LeczeniaHF90Do hodowli komórek stosuje się środowisko kontrolowane temperaturą, wilgotnością i CO><2, aby utrzymać optymalne warunki wzrostu.
Wysoka glukoza w DMEMcytivaSH30022.01Pożywka hodowla komórkowa o wysokim stężeniu glukozy (4,5 g/L), odpowiednia dla różnych typów komórek, w tym szybko rosnących komórek ssaków.
FBSYEASEN40130ES76Popularny suplement w podłożu hodowlanym komórek, dostarczający niezbędnych czynników wzrostu, hormonów i składników odżywczych do proliferacji komórek.
Mikroskop odwróconyOLYMPUSIX51Mikroskop zaprojektowany z obiektywem pod stopień, umożliwiający obserwację hodowli komórkowych w kolbach lub płytkach od dołu.
Czytnik mikropłytDiatekDR-200BInstrument używany do wykrywania zdarzeń biologicznych, chemicznych lub fizycznych w próbkach mikropłyt poprzez pomiar absorbancji, fluorescencji lub luminescencji.
PBSJinuo Biomedical Technology Co., Ltd.GNM20012Roztwór buforowy jest powszechnie stosowany w badaniach biologicznych do mycia komórek, rozcieńczania roztworów oraz utrzymania stabilności pH.
RD (komórka zarodkowego rabdomiosarkoma) (uwierzytelniona STR)Shanghai FuHeng Biotechnology Co., Ltd.FH0712Linia komórkowa została potwierdzona analizą krótkich powtórzeń tandemowych (STR), posiada dobrze określone tło genetyczne i wyraźną tożsamość komórki, co gwarantuje wiarygodność i powtarzalność danych eksperymentalnych.
RMPI Medium Modified (1640)cytivaSH30809.01Szeroko stosowane medium hodowlane komórek, pierwotnie opracowane dla ludzkich komórek leukocytów, jest obecnie stosowane dla różnych typów komórek ssaków.
Trypsin-EDTAJinuo Biomedical Technology Co., Ltd.GNM25200Roztwór używany do odłączania przylegających komórek od powierzchni hodowli poprzez trawienie białek zewnątrzkomórkowych i chelatację jonów wapnia.

Bibliografia

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Chen, C., Dorado Garcia, H., Scheer, M., Henssen, A. G. Current and future treatment strategies for rhabdomyosarcoma. Front Oncol. 9, 1458(2019).
  2. Skapek, S. X., et al. Rhabdomyosarcoma. Nat Rev Dis Primers. 5 (1), 1(2019).
  3. Leiner, J., Le Loarer, F. The current landscape of rhabdomyosarcomas: An update. Virchows Archiv. 476 (1), 97-108 (2020).
  4. Hawkins, D. S., et al. Addition of vincristine and irinotecan to vincristine, dactinomycin, and cyclophosphamide does not improve outcome for intermediate-risk rhabdomyosarcoma: A report from the children's oncology group. J Clin Oncol. 36 (27), 2770-2777 (2018).
  5. Weigel, B. J., et al. Intensive multiagent therapy, including dose-compressed cycles of ifosfamide/etoposide and vincristine/doxorubicin/cyclophosphamide, irinotecan, and radiation, in patients with high-risk rhabdomyosarcoma: A report from the children's oncology group. J Clin Oncol. 34 (2), 117-122 (2016).
  6. Chisholm, J., et al. Frontline and relapsed rhabdomyosarcoma (far-rms) clinical trial: A report from the european paediatric soft tissue sarcoma study group (epssg). Cancers. 16 (5), 998(2024).
  7. Robinson, G. W., et al. Irreversible growth plate fusions in children with medulloblastoma treated with a targeted hedgehog pathway inhibitor. Oncotarget. 8 (41), 69295-69302 (2017).
  8. Finiuk, N., et al. 4-thiazolidinone derivative les-3833 effectively inhibits viability of human melanoma cells through activating apoptotic mechanisms. Croat Med J. 58 (2), 129-139 (2017).
  9. Petrou, A., Fesatidou, M., Geronikaki, A. Thiazole ring-a biologically active scaffold. Molecules. 26 (11), 3166(2021).
  10. Gupta, S., Jha, S., Rani, S., Arora, P., Kumar, S. Medicinal perspective of 2,4-thiazolidinediones derivatives: An insight into recent advancements. ChemistryOpen. 13 (11), e202400147(2024).
  11. Elgubbi, A. S., El-Helw, E. aE., Alzahrani, A. Y. A., Ramadan, S. K. Synthesis, computational chemical study, antiproliferative activity screening, and molecular docking of some thiophene-based oxadiazole, triazole, and thiazolidinone derivatives. RSC Adv. 14 (9), 5926-5940 (2024).
  12. El-Helw, E. aE., Asran, M., Azab, M. E., Helal, M. H., Ramadan, S. K. Synthesis, cytotoxic, and antioxidant activity of some benzoquinoline-based heterocycles. Polycyc Aromatic Comp. 44 (9), 5938-5950 (2024).
  13. Chawla, P. A., Wahan, S. K., Negi, M., Faruk, A., Chawla, V. Synthetic strategies and medicinal perspectives of 4-thiazolidinones: Recent developments and structure-activity relationship studies. J Heterocyc Chem. 60 (8), 1248-1286 (2023).
  14. Alam, F., et al. Efficacy and safety of pioglitazone monotherapy in type 2 diabetes mellitus: A systematic review and meta-analysis of randomised controlled trials. Sci Rep. 9 (1), 5389(2019).
  15. Moon, J. H., Hong, J. M., Park, S. Y. The antidiabetic drug troglitazone protects against prp (106-126)-induced neurotoxicity via the pparγ-autophagy pathway in neuronal cells. Mol Med Rep. 23 (6), 430(2021).
  16. Datar, P. A., Aher, S. B. Design and synthesis of novel thiazolidine-2, 4-diones as hypoglycemic agents. J Saudi Chem Soc. 20, S196-S201 (2016).
  17. Tiber, P. M., et al. Evaluation of hydrazide-hydrazone and 4-thiazolidinone derivatives of etodolac as potential anticancer agents in leukemia cells. Lett Drug Design Disc. 21 (12), 2396-2406 (2024).
  18. Tilekar, K., Shelke, O., Upadhyay, N., Lavecchia, A., Ramaa, C. S. Current status and future prospects of molecular hybrids with thiazolidinedione (tzd) scaffold in anticancer drug discovery. J Mol Str. 1250, 131767(2022).
  19. Wang, Z. -H., Wang, J. -R., Wei, Y. -Y., Liu, B., Lin, T. -Y. Copper-catalyzed remote asymmetric yne-allylic substitution: Construction of thiazolone derivatives with adjacent chiral centers. Org Chem Front. 11 (21), 6083-6088 (2024).
  20. Wang, X., Wang, Z. Y., Zheng, J. H., Li, S. Tcm network pharmacology: A new trend towards combining computational, experimental and clinical approaches. Chin J Nat Med. 19 (1), 1-11 (2021).
  21. Li, S. Network pharmacology evaluation method guidance - draft. World J Trad Chinese Med. 7 (1), 146-154 (2021).
  22. Hinson, A. R. P., et al. Human rhabdomyosarcoma cell lines for rhabdomyosarcoma research: Utility and pitfalls. Front Oncol. 3, 183(2013).
  23. Zhang, Q., et al. Clinical and genetic analysis of immunodeficiency-related diseases associated with pik3cd mutations. Pediat Investigat. 2 (4), 257(2019).
  24. Bae, S., et al. Akt is negatively regulated by the Mulan E3 ligase. Cell Res. 22 (5), 873-885 (2012).
  25. Padi, S. K., et al. Phosphorylation of depdc5, a component of the gator1 complex, releases inhibition of mtorc1 and promotes tumor growth. Proc Natl Acad Sci. 116 (41), 20505-20510 (2019).
  26. Duda, P., et al. Targeting gsk3 and associated signaling pathways involved in cancer. Cells. 9 (5), 1110(2020).
  27. Manduca, J. D., Thériault, R. K., Perreault, M. L. Glycogen synthase kinase-3: The missing link to aberrant circuit function in disorders of cognitive dysfunction. Pharmacol Res. , 157(2020).
  28. Lai, S., Wang, P., Gong, J., Zhang, S. New insights into the role of gsk-3β in the brain: From neurodegenerative disease to tumorigenesis. PeerJ. 11, e16635(2023).
  29. Haase, M., Fitze, G. Hsp90ab1: Helping the good and the bad. Gene. 575 (2), 171-186 (2016).
  30. Su, C., et al. Integrinβ-1 in disorders and cancers: Molecular mechanisms and therapeutic targets. Cell Comm Signal. 22 (1), 71(2024).
  31. Sun, L., Guo, S., Xie, Y., Yao, Y. The characteristics and the multiple functions of integrin β1 in human cancers. J Translat Med. 21 (1), 787(2023).
  32. Prota, A. E., et al. A new tubulin-binding site and pharmacophore for microtubule-destabilizing anticancer drugs. Proc Natl Acad Sci. 111 (38), 13817-13821 (2014).

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Przedruki i uprawnienia

Poproś o pozwolenie na ponowne wykorzystanie tekstu lub ilustracji tego artykułu JoVE

Poproś o pozwolenie

Tagi

Network PharmacologyThiazolone DerivativesRhabdomyosarcoma TreatmentIn Vitro ExperimentsTumor SuppressionProtein DockingTarget PredictionCell CultureSignaling PathwaysDrug Development

Powiązane artykuły