RNAi screening uncovers Dhx9 as a modifier of ABT-737 resistance in an Eμ-myc/Bcl-2 mouse model
Notice bibliographique
Résumé
ABT-737 is a promising chemotherapeutic agent that promotes apoptosis by acting as a selective BH3 mimetic to neutralize Bcl-2-like family members. One shortcoming with its use is that Mcl-1, a member of the Bcl-2 family, is poorly inhibited by ABT-737 and thus is a major cause of resistance. We performed a short hairpin RNA (shRNA)-based drop-out screen to identify novel genes and pathways that could reverse resistance to ABT-737 treatment in Eµ-myc/Bcl-2 lymphoma cells engineered to rely on endogenous Mcl-1 for survival. Several drug-sensitive shRNAs were identified that were selectively depleted in the presence of ABT-737. Of these, 2 independent shRNAs targeting the RNA/DNA helicase Dhx9 were found to sensitize lymphomas to ABT-737 to an extent comparable to control Mcl-1 shRNAs. Although Dhx9 suppression sensitized both mouse and human cells to ABT-737 treatment, it did so without altering MCL-1 levels. Rather, loss of Dhx9 appeared to activate a p53-dependent apoptotic program, through aggravation of replicative stress, which was found to be both necessary and sufficient for the ABT-737-shDhx9 synthetic lethal relationship.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».