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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,Rǎzvan 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:300
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.
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