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Master
French

Optimization of a 3D model to evaluate an anti-centrosome clustering combinatorial treatment as a biomarker for cancer cells

ContributorsAbsolonne, Romain
Master program titleMaster en Pharmacie
Imprimatur date2021
Defense date2021
Abstract

Le laboratoire de pharmacologie moléculaire de l’Université de Genève identifie des combinaisons médicamenteuses synergiques à faibles doses, efficaces et sélectives in vitro grâce à la méthode de screening phénotypique Therapeutically Guided Multidrug Optimization (TGMO). L’objectif est de limiter les effets secondaires ainsi que les phénomènes de résistance. Récemment, la combinaison médicamenteuse C2 a révélé avoir un effet sur l’inhibition du clustering du fuseau multipolaire pour le carcinome rénal à cellules claires. Cette combinaison se compose de deux inhibiteurs tyrosine kinase (dasatinib, erlotinib) et de deux inhibiteurs histone désacétylase (HDAC) (CI-994, tubacin). L’objectif de ce travail est d’optimiser un modèle 3D pour les cellules du cancer colorectal COLO205 et SW480 afin d’évaluer l’activité de la combinaison C2 dans ces conditions ainsi que sur les cellules cancéreuses SW620 (conditions déjà optimisées au laboratoire). Les trois lignées cellulaires ont révélé être que peu sensibles au traitement en 3D. COLO205, ayant un taux d’amplification des centrosomes élevé, devrait beaucoup plus réagir au traitement. L’explication serait que les cellules n’arrivent pas bien à proliférer lorsqu’elles sont dans un état adhérent sous forme de sphéroïdes. De ce fait, cela renforce l’hypothèse que la combinaison C2 agit sur l’inhibition du clustering du fuseau multipolaire.

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Citation (ISO format)
ABSOLONNE, Romain. Optimization of a 3D model to evaluate an anti-centrosome clustering combinatorial treatment as a biomarker for cancer cells. 2021.
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Master thesis
accessLevelRestricted
Identifiers
  • PID : unige:160678
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Technical informations

Creation03/29/2022 9:42:00 AM
First validation03/29/2022 9:42:00 AM
Update time03/16/2023 6:30:04 AM
Status update03/16/2023 6:30:03 AM
Last indexation02/01/2024 8:11:06 AM
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