uu.seUppsala universitets publikationer
Ändra sökning
Avgränsa sökresultatet
1 - 14 av 14
RefereraExporteraLänk till träfflistan
Permanent länk
Referera
Referensformat
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association
  • vancouver
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
Träffar per sida
  • 5
  • 10
  • 20
  • 50
  • 100
  • 250
Sortering
  • Standard (Relevans)
  • Författare A-Ö
  • Författare Ö-A
  • Titel A-Ö
  • Titel Ö-A
  • Publikationstyp A-Ö
  • Publikationstyp Ö-A
  • Äldst först
  • Nyast först
  • Skapad (Äldst först)
  • Skapad (Nyast först)
  • Senast uppdaterad (Äldst först)
  • Senast uppdaterad (Nyast först)
  • Disputationsdatum (tidigaste först)
  • Disputationsdatum (senaste först)
  • Standard (Relevans)
  • Författare A-Ö
  • Författare Ö-A
  • Titel A-Ö
  • Titel Ö-A
  • Publikationstyp A-Ö
  • Publikationstyp Ö-A
  • Äldst först
  • Nyast först
  • Skapad (Äldst först)
  • Skapad (Nyast först)
  • Senast uppdaterad (Äldst först)
  • Senast uppdaterad (Nyast först)
  • Disputationsdatum (tidigaste först)
  • Disputationsdatum (senaste först)
Markera
Maxantalet träffar du kan exportera från sökgränssnittet är 250. Vid större uttag använd dig av utsökningar.
  • 1.
    Alvarsson, Jonathan
    et al.
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Farmaceutiska fakulteten, Institutionen för farmaceutisk biovetenskap.
    Andersson, Claes
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för medicinska vetenskaper.
    Spjuth, Ola
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Farmaceutiska fakulteten, Institutionen för farmaceutisk biovetenskap.
    Larsson, Rolf
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för medicinska vetenskaper, Klinisk farmakologi.
    Wikberg, Jarl
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Farmaceutiska fakulteten, Institutionen för farmaceutisk biovetenskap.
    Brunn: an open source laboratory information system for microplates with a graphical plate layout design process2011Ingår i: BMC Bioinformatics, ISSN 1471-2105, E-ISSN 1471-2105, Vol. 12, nr 1, artikel-id 179Artikel i tidskrift (Refereegranskat)
    Abstract [en]

    Background:

    Compound profiling and drug screening generates large amounts of data and is generally based on microplate assays. Current information systems used for handling this are mainly commercial, closed source, expensive, and heavyweight and there is a need for a flexible lightweight open system for handling plate design, and validation and preparation of data.

    Results:

    A Bioclipse plugin consisting of a client part and a relational database was constructed. A multiple-step plate layout point-and-click interface was implemented inside Bioclipse. The system contains a data validation step, where outliers can be removed, and finally a plate report with all relevant calculated data, including dose-response curves.

    Conclusions:

    Brunn is capable of handling the data from microplate assays. It can create dose-response curves and calculate IC50 values. Using a system of this sort facilitates work in the laboratory. Being able to reuse already constructed plates and plate layouts by starting out from an earlier step in the plate layout design process saves time and cuts down on error sources.

  • 2.
    Alvarsson, Jonathan
    et al.
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Farmaceutiska fakulteten, Institutionen för farmaceutisk biovetenskap.
    Eklund, Martin
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Farmaceutiska fakulteten, Institutionen för farmaceutisk biovetenskap.
    Andersson, Claes
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för medicinska vetenskaper, Cancerfarmakologi och beräkningsmedicin.
    Carlsson, Lars
    AstraZeneca R&D.
    Spjuth, Ola
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Farmaceutiska fakulteten, Institutionen för farmaceutisk biovetenskap. Uppsala universitet, Science for Life Laboratory, SciLifeLab.
    Wikberg, Jarl E. S.
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Farmaceutiska fakulteten, Institutionen för farmaceutisk biovetenskap.
    Benchmarking Study of Parameter Variation When Using Signature Fingerprints Together with Support Vector Machines2014Ingår i: Journal of Chemical Information and Modeling, ISSN 1549-9596, Vol. 54, nr 11, s. 3211-3217Artikel i tidskrift (Refereegranskat)
    Abstract [en]

    QSAR modeling using molecular signatures and support vector machines with a radial basis function is increasingly used for virtual screening in the drug discovery field. This method has three free parameters: C, ?, and signature height. C is a penalty parameter that limits overfitting, ? controls the width of the radial basis function kernel, and the signature height determines how much of the molecule is described by each atom signature. Determination of optimal values for these parameters is time-consuming. Good default values could therefore save considerable computational cost. The goal of this project was to investigate whether such default values could be found by using seven public QSAR data sets spanning a wide range of end points and using both a bit version and a count version of the molecular signatures. On the basis of the experiments performed, we recommend a parameter set of heights 0 to 2 for the count version of the signature fingerprints and heights 0 to 3 for the bit version. These are in combination with a support vector machine using C in the range of 1 to 100 and gamma in the range of 0.001 to 0.1. When data sets are small or longer run times are not a problem, then there is reason to consider the addition of height 3 to the count fingerprint and a wider grid search. However, marked improvements should not be expected.

  • 3.
    Blom, Kristin
    et al.
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för medicinska vetenskaper, Biokemisk struktur och funktion.
    Nygren, Peter
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för medicinska vetenskaper, Cancerfarmakologi och beräkningsmedicin. Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för immunologi, genetik och patologi, Experimentell och klinisk onkologi.
    Alvarsson, Jonathan
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Farmaceutiska fakulteten, Institutionen för farmaceutisk biovetenskap.
    Larsson, Rolf
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för medicinska vetenskaper, Cancerfarmakologi och beräkningsmedicin.
    Andersson, Claes R.
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för medicinska vetenskaper, Cancerfarmakologi och beräkningsmedicin.
    Ex Vivo Assessment of Drug Activity in Patient Tumor Cells as a Basis for Tailored Cancer Therapy2016Ingår i: JALA, ISSN 2211-0682, Vol. 21, nr 1, s. 178-187Artikel i tidskrift (Refereegranskat)
    Abstract [en]

    Although medical cancer treatment has improved during the past decades, it is difficult to choose between several first-line treatments supposed to be equally active in the diagnostic group. It is even more difficult to select a treatment after the standard protocols have failed. Any guidance for selection of the most effective treatment is valuable at these critical stages. We describe the principles and procedures for ex vivo assessment of drug activity in tumor cells from patients as a basis for tailored cancer treatment. Patient tumor cells are assayed for cytotoxicity with a panel of drugs. Acoustic drug dispensing provides great flexibility in the selection of drugs for testing; currently, up to 80 compounds and/or combinations thereof may be tested for each patient. Drug response predictions are obtained by classification using an empirical model based on historical responses for the diagnosis. The laboratory workflow is supported by an integrated system that enables rapid analysis and automatic generation of the clinical referral response.

  • 4.
    Blom, Kristin
    et al.
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för medicinska vetenskaper.
    Nygren, Peter
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för immunologi, genetik och patologi, Experimentell och klinisk onkologi.
    Larsson, Rolf
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för medicinska vetenskaper, Cancerfarmakologi och beräkningsmedicin.
    Andersson, Claes R.
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för medicinska vetenskaper, Cancerfarmakologi och beräkningsmedicin.
    Predictive Value of Ex Vivo Chemosensitivity Assays for Individualized Cancer Chemotherapy: A Meta-Analysis2017Ingår i: SLAS TECHNOLOGY, ISSN 2472-6303, Vol. 22, nr 3, s. 306-314Artikel i tidskrift (Refereegranskat)
    Abstract [en]

    Current treatment strategies for chemotherapy of cancer patients were developed to benefit groups of patients with similar clinical characteristics. In practice, response is very heterogeneous between individual patients within these groups. Precision medicine can be viewed as the development toward a more fine-grained treatment stratification than what is currently in use. Cell-based drug sensitivity testing is one of several options for individualized cancer treatment available today, although it has not yet reached widespread clinical use. We present an up-to-date literature meta-analysis on the predictive value of ex vivo chemosensitivity assays for individualized cancer chemotherapy and discuss their current clinical value and possible future developments.

  • 5.
    Blom, Kristin
    et al.
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för medicinska vetenskaper, Cancerfarmakologi och beräkningsmedicin.
    Senkowski, Wojciech
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för medicinska vetenskaper, Cancerfarmakologi och beräkningsmedicin.
    Jarvius, Malin
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för medicinska vetenskaper, Cancerfarmakologi och beräkningsmedicin.
    Berglund, Malin
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för medicinska vetenskaper, Cancerfarmakologi och beräkningsmedicin.
    Rubin, Jenny
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för medicinska vetenskaper, Cancerfarmakologi och beräkningsmedicin.
    Lenhammar, Lena
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för medicinska vetenskaper, Cancerfarmakologi och beräkningsmedicin.
    Parrow, Vendela
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för medicinska vetenskaper, Cancerfarmakologi och beräkningsmedicin.
    Andersson, Claes
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för medicinska vetenskaper, Cancerfarmakologi och beräkningsmedicin.
    Loskog, Angelica
    Uppsala universitet, Science for Life Laboratory, SciLifeLab. Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för immunologi, genetik och patologi, Experimentell och klinisk onkologi.
    Fryknäs, Mårten
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för medicinska vetenskaper, Cancerfarmakologi och beräkningsmedicin.
    Nygren, Peter
    Uppsala universitet, Science for Life Laboratory, SciLifeLab. Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för immunologi, genetik och patologi, Experimentell och klinisk onkologi.
    Larsson, Rolf
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för medicinska vetenskaper, Cancerfarmakologi och beräkningsmedicin.
    The anticancer effect of mebendazole may be due to M1 monocyte/macrophage activation via ERK1/2 and TLR8-dependent inflammasome activation2017Ingår i: Immunopharmacology and immunotoxicology, ISSN 0892-3973, E-ISSN 1532-2513, Vol. 39, nr 4, s. 199-210Artikel i tidskrift (Refereegranskat)
    Abstract [en]

    Mebendazole (MBZ), a drug commonly used for helminitic infections, has recently gained substantial attention as a repositioning candidate for cancer treatment. However, the mechanism of action behind its anticancer activity remains unclear. To address this problem, we took advantage of the curated MBZ-induced gene expression signatures in the LINCS Connectivity Map (CMap) database. The analysis revealed strong negative correlation with MEK/ERK1/2 inhibitors. Moreover, several of the most upregulated genes in response to MBZ exposure were related to monocyte/macrophage activation. The MBZ-induced gene expression signature in the promyeloblastic HL-60 cell line was strongly enriched in genes involved in monocyte/macrophage pro-inflammatory (M1) activation. This was subsequently validated using MBZ-treated THP-1 monocytoid cells that demonstrated gene expression, surface markers and cytokine release characteristic of the M1 phenotype. At high concentrations MBZ substantially induced the release of IL-1 beta and this was further potentiated by lipopolysaccharide (LPS). At low MBZ concentrations, cotreatment with LPS was required for MBZ-stimulated IL-1 beta secretion to occur. Furthermore, we show that the activation of protein kinase C, ERK1/2 and NF-kappaB were required for MBZ-induced IL-1 release. MBZ-induced IL-1 release was found to be dependent on NLRP3 inflammasome activation and to involve TLR8 stimulation. Finally, MBZ induced tumor-suppressive effects in a coculture model with differentiated THP-1 macrophages and HT29 colon cancer cells. In summary, we report that MBZ induced a pro-inflammatory (M1) phenotype of monocytoid cells, which may, at least partly, explain MBZ's anticancer activity observed in animal tumor models and in the clinic.

  • 6.
    Bäcklin, Christofer
    et al.
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för medicinska vetenskaper, Cancerfarmakologi och beräkningsmedicin.
    Andersson, Claes
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för medicinska vetenskaper, Cancerfarmakologi och beräkningsmedicin.
    Gustafsson, Mats G
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för medicinska vetenskaper, Cancerfarmakologi och beräkningsmedicin.
    Self-tuning density estimation based on Bayesian averaging of adaptive kernel density estimations yields state-of-the-art performance2018Ingår i: Pattern Recognition, ISSN 0031-3203, E-ISSN 1873-5142, Vol. 78, s. 133-143Artikel i tidskrift (Refereegranskat)
    Abstract [en]

    Non-parametric probability density function (pdf) estimation is a general problem encountered in many fields. A promising alternative to the dominating solutions, kernel density estimation (KDE) and Gaussian mixture modeling, is adaptive KDE where kernels are given individual bandwidths adjusted to the local data density. Traditionally the bandwidths are selected by a non-linear transformation of a pilot pdf estimate, containing parameters controlling the scaling, but identifying parameters values yielding competitive performance has turned out to be non-trivial. We present a new self-tuning (parameter free) pdf estimation method called adaptive density estimation by Bayesian averaging (ADEBA) that approximates pdf estimates in the form of weighted model averages across all possible parameter values, weighted by their Bayesian posterior calculated from the data. ADEBA is shown to be simple, robust, competitive in comparison to the current practice, and easily generalize to multivariate distributions. An implementation of the method for R is publicly available.

  • 7.
    Enroth, Stefan
    et al.
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för immunologi, genetik och patologi, Genomik. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Biologiska sektionen, Institutionen för cell- och molekylärbiologi, Centrum för bioinformatik. Uppsala universitet, Science for Life Laboratory, SciLifeLab.
    Andersson, Claes R.
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för medicinska vetenskaper.
    Andersson, Robin
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Biologiska sektionen, Institutionen för cell- och molekylärbiologi, Centrum för bioinformatik. Uppsala universitet, Science for Life Laboratory, SciLifeLab.
    Wadelius, Claes
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för immunologi, genetik och patologi, Medicinsk genetik. Uppsala universitet, Science for Life Laboratory, SciLifeLab.
    Gustafsson, Mats G.
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för medicinska vetenskaper. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Biologiska sektionen, Institutionen för cell- och molekylärbiologi, Beräknings- och systembiologi. Uppsala universitet, Science for Life Laboratory, SciLifeLab.
    Komorowski, Jan
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Biologiska sektionen, Institutionen för cell- och molekylärbiologi, Beräknings- och systembiologi. Uppsala universitet, Science for Life Laboratory, SciLifeLab.
    A strand specific high resolution normalization method for chip-sequencing data employing multiple experimental control measurements2012Ingår i: Algorithms for Molecular Biology, ISSN 1748-7188, E-ISSN 1748-7188, Vol. 7, s. 2-Artikel i tidskrift (Refereegranskat)
    Abstract [en]

    Background: High-throughput sequencing is becoming the standard tool for investigating protein-DNA interactions or epigenetic modifications. However, the data generated will always contain noise due to e. g. repetitive regions or non-specific antibody interactions. The noise will appear in the form of a background distribution of reads that must be taken into account in the downstream analysis, for example when detecting enriched regions (peak-calling). Several reported peak-callers can take experimental measurements of background tag distribution into account when analysing a data set. Unfortunately, the background is only used to adjust peak calling and not as a preprocessing step that aims at discerning the signal from the background noise. A normalization procedure that extracts the signal of interest would be of universal use when investigating genomic patterns.

    Results: We formulated such a normalization method based on linear regression and made a proof-of-concept implementation in R and C++. It was tested on simulated as well as on publicly available ChIP-seq data on binding sites for two transcription factors, MAX and FOXA1 and two control samples, Input and IgG. We applied three different peak-callers to (i) raw (un-normalized) data using statistical background models and (ii) raw data with control samples as background and (iii) normalized data without additional control samples as background. The fraction of called regions containing the expected transcription factor binding motif was largest for the normalized data and evaluation with qPCR data for FOXA1 suggested higher sensitivity and specificity using normalized data over raw data with experimental background.

    Conclusions: The proposed method can handle several control samples allowing for correction of multiple sources of bias simultaneously. Our evaluation on both synthetic and experimental data suggests that the method is successful in removing background noise.

  • 8.
    Fryknäs, Mårten
    et al.
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för medicinska vetenskaper, Cancerfarmakologi och beräkningsmedicin.
    Gullbo, Joachim
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för medicinska vetenskaper, Cancerfarmakologi och beräkningsmedicin.
    Wang, Xin
    Rickardson, Linda
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för medicinska vetenskaper, Cancerfarmakologi och beräkningsmedicin.
    Jarvius, Malin
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för medicinska vetenskaper, Cancerfarmakologi och beräkningsmedicin.
    Wickström, Malin
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för medicinska vetenskaper, Cancerfarmakologi och beräkningsmedicin.
    Hassan, Saadia
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för medicinska vetenskaper, Cancerfarmakologi och beräkningsmedicin.
    Andersson, Claes
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för medicinska vetenskaper, Cancerfarmakologi och beräkningsmedicin.
    Gustafsson, Mats
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för medicinska vetenskaper, Cancerfarmakologi och beräkningsmedicin.
    Westman, Gunnar
    Nygren, Peter
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för radiologi, onkologi och strålningsvetenskap, Enheten för onkologi.
    Linder, Stig
    Larsson, Rolf
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för medicinska vetenskaper, Cancerfarmakologi och beräkningsmedicin.
    Screening for phenotype selective activity in multidrug resistant cells identifies a novel tubulin active agent insensitive to common forms of cancer drug resistance2013Ingår i: BMC Cancer, ISSN 1471-2407, E-ISSN 1471-2407, Vol. 13, s. 374-Artikel i tidskrift (Refereegranskat)
    Abstract [en]

    Background: Drug resistance is a common cause of treatment failure in cancer patients and encompasses a multitude of different mechanisms. The aim of the present study was to identify drugs effective on multidrug resistant cells. Methods: The RPMI 8226 myeloma cell line and its multidrug resistant subline 8226/Dox40 was screened for cytotoxicity in response to 3,000 chemically diverse compounds using a fluorometric cytotoxicity assay (FMCA). Follow-up profiling was subsequently performed using various cellular and biochemical assays. Results: One compound, designated VLX40, demonstrated a higher activity against 8226/Dox40 cells compared to its parental counterpart. VLX40 induced delayed cell death with apoptotic features. Mechanistic exploration was performed using gene expression analysis of drug exposed tumor cells to generate a drug-specific signature. Strong connections to tubulin inhibitors and microtubule cytoskeleton were retrieved. The mechanistic hypothesis of VLX40 acting as a tubulin inhibitor was confirmed by direct measurements of interaction with tubulin polymerization using a biochemical assay and supported by demonstration of G2/M cell cycle arrest. When tested against a broad panel of primary cultures of patient tumor cells (PCPTC) representing different forms of leukemia and solid tumors, VLX40 displayed high activity against both myeloid and lymphoid leukemias in contrast to the reference compound vincristine to which myeloid blast cells are often insensitive. Significant in vivo activity was confirmed in myeloid U-937 cells implanted subcutaneously in mice using the hollow fiber model. Conclusions: The results indicate that VLX40 may be a useful prototype for development of novel tubulin active agents that are insensitive to common mechanisms of cancer drug resistance.

  • 9.
    Kashif, Muhammad
    et al.
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för medicinska vetenskaper, Cancerfarmakologi och beräkningsmedicin.
    Andersson, Claes
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för medicinska vetenskaper, Cancerfarmakologi och beräkningsmedicin.
    Hassan, Sadia
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för medicinska vetenskaper, Cancerfarmakologi och beräkningsmedicin.
    Karlsson, Henning
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för medicinska vetenskaper, Cancerfarmakologi och beräkningsmedicin.
    Senkowski, Wojciech
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för medicinska vetenskaper, Cancerfarmakologi och beräkningsmedicin.
    Fryknäs, Mårten
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för medicinska vetenskaper, Cancerfarmakologi och beräkningsmedicin.
    Nygren, Peter
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för immunologi, genetik och patologi.
    Larsson, Rolf
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för medicinska vetenskaper, Cancerfarmakologi och beräkningsmedicin.
    Gustafsson, Mats
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för medicinska vetenskaper, Cancerfarmakologi och beräkningsmedicin.
    In vitro discovery of promising anti-cancer drug combinations using iterative maximisation of a therapeutic index2015Ingår i: Scientific Reports, ISSN 2045-2322, E-ISSN 2045-2322, Vol. 5, artikel-id 14118Artikel i tidskrift (Refereegranskat)
    Abstract [en]

    In vitro-based search for promising anti-cancer drug combinations may provide important leads to improved cancer therapies. Currently there are no integrated computational-experimental methods specifically designed to search for combinations, maximizing a predefined therapeutic index (TI) defined in terms of appropriate model systems. Here, such a pipeline is presented allowing the search for optimal combinations among an arbitrary number of drugs while also taking experimental variability into account. The TI optimized is the cytotoxicity difference (in vitro) between a target model and an adverse side effect model. Focusing on colorectal carcinoma (CRC), the pipeline provided several combinations that are effective in six different CRC models with limited cytotoxicity in normal cell models. Herein we describe the identification of the combination (Trichostatin A, Afungin, 17-AAG) and present results from subsequent characterisations, including efficacy in primary cultures of tumour cells from CRC patients. We hypothesize that its effect derives from potentiation of the proteotoxic action of 17-AAG by Trichostatin A and Afungin. The discovered drug combinations against CRC are significant findings themselves and also indicate that the proposed strategy has great potential for suggesting drug combination treatments suitable for other cancer types as well as for other complex diseases.

  • 10.
    Kashif, Muhammad
    et al.
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för medicinska vetenskaper, Cancerfarmakologi och beräkningsmedicin. Karolinska Inst, Dept Biosci & Nutr, Stockholm, Sweden..
    Andersson, Claes
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för medicinska vetenskaper, Cancerfarmakologi och beräkningsmedicin.
    Mansoori, Sharmineh
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för medicinska vetenskaper, Cancerfarmakologi och beräkningsmedicin.
    Larsson, Rolf
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för medicinska vetenskaper, Cancerfarmakologi och beräkningsmedicin.
    Nygren, Peter
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för immunologi, genetik och patologi, Experimentell och klinisk onkologi.
    Gustafsson, Mats G.
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för medicinska vetenskaper, Cancerfarmakologi och beräkningsmedicin.
    Bliss and Loewe interaction analyses of clinically relevant drug combinations in human colon cancer cell lines reveal complex patterns of synergy and antagonism2017Ingår i: OncoTarget, ISSN 1949-2553, E-ISSN 1949-2553, Vol. 8, nr 61, s. 103952-103967Artikel i tidskrift (Refereegranskat)
    Abstract [en]

    We analyzed survival effects for 15 different pairs of clinically relevant anticancer drugs in three iso-genic pairs of human colorectal cancer carcinoma cell lines, by applying for the first time our novel software (R package) called COMBIA. In our experiments iso-genic pairs of cell lines were used, differing only with respect to a single clinically important KRAS or BRAF mutation. Frequently, concentration dependent but mutation independent joint Bliss and Loewe synergy/antagonism was found statistically significant. Four combinations were found synergistic/antagonistic specifically to the parental (harboring KRAS or BRAF mutation) cell line of the corresponding iso-genic cell lines pair. COMBIA offers considerable improvements over established software for synergy analysis such as MacSynergy (TM) II as it includes both Bliss (independence) and Loewe (additivity) analyses, together with a tailored non-parametric statistical analysis employing heteroscedasticity, controlled resampling, and global (omnibus) testing. In many cases Loewe analyses found significant synergistic as well as antagonistic effects in a cell line at different concentrations of a tested drug combination. By contrast, Bliss analysis found only one type of significant effect per cell line. In conclusion, the integrated Bliss and Loewe interaction analysis based on non-parametric statistics may provide more robust interaction analyses and reveal complex patterns of synergy and antagonism.

  • 11.
    Kashif, Muhammad
    et al.
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för medicinska vetenskaper, Cancerfarmakologi och beräkningsmedicin.
    Andersson, Claes
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för medicinska vetenskaper, Cancerfarmakologi och beräkningsmedicin.
    Åberg, Magnus
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Tekniska sektionen, Institutionen för teknikvetenskaper, Fasta tillståndets fysik.
    Nygren, Peter
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för radiologi, onkologi och strålningsvetenskap, Enheten för onkologi.
    Sjöblom, Tobias
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för immunologi, genetik och patologi, Genomik.
    Hammerling, Ulf
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för medicinska vetenskaper, Cancerfarmakologi och beräkningsmedicin.
    Larsson, Rolf
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för medicinska vetenskaper, Cancerfarmakologi och beräkningsmedicin.
    Gustafsson, Mats G.
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för medicinska vetenskaper, Cancerfarmakologi och beräkningsmedicin.
    A Pragmatic Definition of Therapeutic Synergy Suitable for Clinically Relevant In Vitro Multicompound Analyses2014Ingår i: Molecular Cancer Therapeutics, ISSN 1535-7163, E-ISSN 1538-8514, Vol. 13, nr 7, s. 1964-1976Artikel i tidskrift (Refereegranskat)
    Abstract [en]

    For decades, the standard procedure when screening for candidate anticancer drug combinations has been to search for synergy, defined as any positive deviation from trivial cases like when the drugs are regarded as diluted versions of each other (Loewe additivity), independent actions (Bliss independence), or no interaction terms in a response surface model (no interaction). Here, we show that this kind of conventional synergy analysis may be completely misleading when the goal is to detect if there is a promising in vitro therapeutic window. Motivated by this result, and the fact that a drug combination offering a promising therapeutic window seldom is interesting if one of its constituent drugs can provide the same window alone, the largely overlooked concept of therapeutic synergy (TS) is reintroduced. In vitro TS is said to occur when the largest therapeutic window obtained by the best drug combination cannot be achieved by any single drug within the concentration range studied. Using this definition of TS, we introduce a procedure that enables its use in modern massively parallel experiments supported by a statistical omnibus test for TS designed to avoid the multiple testing problem. Finally, we suggest how one may perform TS analysis, via computational predictions of the reference cell responses, when only the target cell responses are available. In conclusion, the conventional error-prone search for promising drug combinations may be improved by replacing conventional (toxicology-rooted) synergy analysis with an analysis focused on (clinically motivated) TS. 

  • 12.
    Nazir, Madiha
    et al.
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för medicinska vetenskaper, Cancerfarmakologi och beräkningsmedicin.
    Senkowski, Wojciech
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för medicinska vetenskaper, Cancerfarmakologi och beräkningsmedicin.
    Nyberg, Frida
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för medicinska vetenskaper, Cancerfarmakologi och beräkningsmedicin.
    Blom, Kristin
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för medicinska vetenskaper, Klinisk kemi.
    Edqvist, Per-Henrik D
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för immunologi, genetik och patologi, Experimentell och klinisk onkologi.
    Jarvius, Malin
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för medicinska vetenskaper, Cancerfarmakologi och beräkningsmedicin.
    Andersson, Claes
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för medicinska vetenskaper, Cancerfarmakologi och beräkningsmedicin.
    Gustafsson, Mats G
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för medicinska vetenskaper, Cancerfarmakologi och beräkningsmedicin.
    Nygren, Peter
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för medicinska vetenskaper, Cancerfarmakologi och beräkningsmedicin.
    Larsson, Rolf
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för medicinska vetenskaper, Cancerfarmakologi och beräkningsmedicin.
    Fryknäs, Mårten
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för medicinska vetenskaper, Cancerfarmakologi och beräkningsmedicin.
    Targeting tumor cells based on Phosphodiesterase 3A expression2017Ingår i: Experimental Cell Research, ISSN 0014-4827, E-ISSN 1090-2422, Vol. 361, nr 2, s. 308-315Artikel i tidskrift (Refereegranskat)
    Abstract [en]

    We and others have previously reported a correlation between high phosphodiesterase 3 A (PDE3A) expression and selective sensitivity to phosphodiesterase (PDE) inhibitors. This indicates that PDE3A could serve both as a drug target and a biomarker of sensitivity to PDE3 inhibition. In this report, we explored publicly available mRNA gene expression data to identify cell lines with different PDE3A expression. Cell lines with high PDE3A expression showed marked in vitro sensitivity to PDE inhibitors zardaverine and quazinone, when compared with those having low PDE3A expression. Immunofluorescence and immunohistochemical stainings were in agreement with PDE3A mRNA expression, providing suitable alternatives for biomarker analysis of clinical tissue specimens. Moreover, we here demonstrate that tumor cells from patients with ovarian carcinoma show great variability in PDE3A protein expression and that level of PDE3A expression is correlated with sensitivity to PDE inhibition. Finally, we demonstrate that PDE3A is highly expressed in subsets of patient tumor cell samples from different solid cancer diagnoses and expressed at exceptional levels in gastrointestinal stromal tumor (GIST) specimens. Importantly, vulnerability to PDE3 inhibitors has recently been associated with co-expression of PDE3A and Schlafen family member 12 (SLFN12). We here demonstrate that high expression of PDE3A in clinical specimens, at least on the mRNA level, seems to be frequently associated with high SLFIV12 expression. In conclusion, PDE3A seems to be both a promising biomarker and drug target for individualized drug treatment of various cancers.

  • 13.
    Sooman, Linda
    et al.
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för radiologi, onkologi och strålningsvetenskap, Enheten för onkologi.
    Ekman, Simon
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för radiologi, onkologi och strålningsvetenskap, Enheten för onkologi.
    Andersson, Claes
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för medicinska vetenskaper, Cancerfarmakologi och beräkningsmedicin.
    Johansson, Fredrik
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för radiologi, onkologi och strålningsvetenskap, Enheten för onkologi.
    Göransson-Kultima, Hanna
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för medicinska vetenskaper, Cancerfarmakologi och beräkningsmedicin.
    Isaksson, Anders
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för medicinska vetenskaper, Cancerfarmakologi och beräkningsmedicin.
    Bergqvist, Michael
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för radiologi, onkologi och strålningsvetenskap, Enheten för onkologi.
    Blomquist, Erik
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för radiologi, onkologi och strålningsvetenskap, Enheten för onkologi.
    Lennartsson, Johan
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, centrumbildningar mm, Ludwiginstitutet för cancerforskning.
    Gullbo, Joachim
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för medicinska vetenskaper, Cancerfarmakologi och beräkningsmedicin.
    Synergistic Effects of PI3K or P38 MAPK Inhibition in Combination With Vandetanib Treatment in Glioblastoma Cells2012Ingår i: European Journal of Cancer, ISSN 0959-8049, E-ISSN 1879-0852, Vol. 48, nr S5, s. S244-S244Artikel i tidskrift (Refereegranskat)
  • 14.
    Sooman, Linda
    et al.
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för radiologi, onkologi och strålningsvetenskap, Enheten för onkologi.
    Ekman, Simon
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för radiologi, onkologi och strålningsvetenskap, Enheten för onkologi.
    Andersson, Claes
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för medicinska vetenskaper, Cancerfarmakologi och beräkningsmedicin.
    Kultima, Hanna Göransson
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för medicinska vetenskaper, Cancerfarmakologi och beräkningsmedicin. Uppsala universitet, Science for Life Laboratory, SciLifeLab.
    Isaksson, Anders
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för medicinska vetenskaper, Cancerfarmakologi och beräkningsmedicin. Uppsala universitet, Science for Life Laboratory, SciLifeLab.
    Johansson, Fredrik
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för radiologi, onkologi och strålningsvetenskap, Enheten för onkologi.
    Bergqvist, Michael
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för radiologi, onkologi och strålningsvetenskap, Enheten för onkologi.
    Blomquist, Erik
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för radiologi, onkologi och strålningsvetenskap, Enheten för onkologi.
    Lennartsson, Johan
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, centrumbildningar mm, Ludwiginstitutet för cancerforskning.
    Gullbo, Joachim
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för medicinska vetenskaper, Cancerfarmakologi och beräkningsmedicin. Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för radiologi, onkologi och strålningsvetenskap, Enheten för onkologi.
    Synergistic interactions between camptothecin and EGFR or RAC1 inhibitors and between imatinib and Notch signaling or RAC1 inhibitors in glioblastoma cell lines2013Ingår i: Cancer Chemotherapy and Pharmacology, ISSN 0344-5704, E-ISSN 1432-0843, Vol. 72, nr 2, s. 329-340Artikel i tidskrift (Refereegranskat)
    Abstract [en]

    The current treatment strategies for glioblastoma have limited health and survival benefits for the patients. A common obstacle in the treatment is chemoresistance. A possible strategy to evade this problem may be to combine chemotherapeutic drugs with agents inhibiting resistance mechanisms. The aim with this study was to identify molecular pathways influencing drug resistance in glioblastoma-derived cells and to evaluate the potential of pharmacological interference with these pathways to identify synergistic drug combinations. Global gene expressions and drug sensitivities to three chemotherapeutic drugs (imatinib, camptothecin and temozolomide) were measured in six human glioblastoma-derived cell lines. Gene expressions that correlated to drug sensitivity or resistance were identified and mapped to specific pathways. Selective inhibitors of these pathways were identified. The effects of six combinations of inhibitors and chemotherapeutic drugs were evaluated in glioblastoma-derived cell lines. Drug combinations with synergistic effects were also evaluated in non-cancerous epithelial cells. Four drug combinations had synergistic effects in at least one of the tested glioblastoma-derived cell lines; camptothecin combined with gefitinib (epidermal growth factor receptor inhibitor) or NSC 23766 (ras-related C3 botulinum toxin substrate 1 inhibitor) and imatinib combined with DAPT (Notch signaling inhibitor) or NSC 23766. Of these, imatinib combined with DAPT or NSC 23766 did not have synergistic effects in non-cancerous epithelial cells. Two drug combinations had at least additive effects in one of the tested glioblastoma-derived cell lines; temozolomide combined with gefitinib or PF-573228 (focal adhesion kinase inhibitor). Four synergistic and two at least additive drug combinations were identified in glioblastoma-derived cells. Pathways targeted by these drug combinations may serve as targets for future drug development with the potential to increase efficacy of currently used/evaluated chemotherapy.

1 - 14 av 14
RefereraExporteraLänk till träfflistan
Permanent länk
Referera
Referensformat
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association
  • vancouver
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf