MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2040023167 · doi:10.1158/1538-7445.am2014-2382

Abstract 2382: Synthetic lethal killing of RAD54B-deficient colorectal cancer cells by targeting SOD1

2014· article· en· W2040023167 sur OpenAlexaff
Babu V. Sajesh, Kirk J. McManus

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMolecular Biology Techniques and Applications
Établissements canadiensResearch Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSynthetic lethalitySOD1Cancer cellGene silencingCancerRNA interferenceBiologyCancer researchHomologous recombinationGeneGeneticsDNA repairMutantRNA

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Synthetic lethality is a rare genetic interaction that results when two independently viable mutations occur within the same organism/cell and results in cell death. Synthetic lethality is thus a rational approach to identify drug targets that can specifically kill cancer cells harboring somatic mutations in specific genes. RAD54B encodes a protein involved in homologous recombination repair whose expression is normally required to maintain genome integrity. RAD54B is somatically altered in ∼4% of the colorectal cancers and numerous other tumor types including breast, prostate and lung. Accordingly, a synthetic lethal approach designed to uncover novel drug targets that selectively exploit and kill cancer cells harboring defects in RAD54B is highly warranted. In budding yeast, Rad54B is synthetic lethal with Superoxide dismutase 1 (Sod1). We hypothesized that silencing or targeting SOD1 would result in specific killing of RAD54B-deficient cells in a human cancer context. Using a combination of cross-species gene approaches, RNAi and high-content imaging we identified and validated a synthetic lethal interaction between RAD54B and SOD1 in colorectal cancer cells. We demonstrated that silencing SOD1 resulted in specific synthetic lethal killing of RAD54B-deficient colorectal cancer cells while RAD54B-proficient colorectal cancer cells remained viable. Additionally, chemical compounds (e.g. ATTM and 2ME2) that induce reactive oxygen species phenocopied the synthetic lethal interactions observed using RNAi-based approaches. In fact, RAD54B-deficient cells were >10-fold more sensitive to these chemicals when compared to RAD54B-proficient cells. SOD1 is an enzyme responsible for maintaining the levels of superoxide radicals within tolerable limits in cells. We reasoned that targeting SOD1 would lead to excessive superoxide anions, leading to DNA double-strand break and render RAD54B-deficient cells amenable to synthetic lethal killing. To determine if defects in DNA double-strand break repair occurred in these cells, semi-quantitative imaging microscopy was performed and we confirmed the persistence of two surrogate markers of DNA damage, namely γ-H2A.X and 53BP1, following treatment with either ATTM or 2ME2 relative to controls. Finally, we show that apoptosis as reflected by an increase in cleaved Caspase 3, has a key role in the synthetic lethal killing of the RAD54B-deficient cells relative to controls. Together these results indicate that RAD54B and SOD1 are synthetic lethal interactors, and further identify SOD1 as a novel candidate therapeutic target. The pharmacological targeting of SOD1 has implications beyond the colorectal cancer context employed above as RAD54B is altered in many tumor types. Citation Format: Babu V. Sajesh, Kirk McManus. Synthetic lethal killing of RAD54B-deficient colorectal cancer cells by targeting SOD1. [abstract]. In: Proceedings of the 105th Annual Meeting of the American Association for Cancer Research; 2014 Apr 5-9; San Diego, CA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2014;74(19 Suppl):Abstract nr 2382. doi:10.1158/1538-7445.AM2014-2382

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,337 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCancer ResearchMême sujetMolecular Biology Techniques and ApplicationsTravaux en français237 207