Mitochondrial DNA damage induces apoptosis in senescent cells
Notice bibliographique
Résumé
Senescence is a cellular response to damage and stress. The senescence response prevents cancer by suppressing the proliferation of cells with a compromised genome and contributes to optimal wound healing in normal tissues. Persistent senescent cells are also thought to drive aging and age-associated pathologies through their secretion of inflammatory factors that modify the tissue microenvironment and alter the function of nearby normal or transformed cells. Understanding how senescent cells alter the microenvironment would be aided by the ability to induce or eliminate senescent cells at will in vivo. Here, we combine the use of the synthetic nucleoside analog ganciclovir (GCV) with herpes simplex virus thymidine kinase (HSVtk) activity to create or eliminate senescent human cells. We show that low concentrations of GCV induce senescence through the accumulation of nuclear DNA damage while higher concentrations of GCV, similar to those used in vivo, kill non-dividing senescent cells via mitochondrial DNA (mtDNA) damage and caspase-dependent apoptosis. Using this system, we effectively eliminated xenografted normal human senescent fibroblasts or induced senescence in human breast cancer cells in vivo. Thus, cellular senescence and mtDNA damage are outcomes of synthetic nucleoside analog treatment, indicating that the GCV-HSVtk combination can be used effectively to promote the targeted formation or eradication of senescent cells.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».