Synthetic Lethal Targeting of Superoxide Dismutase 1 Selectively Kills <i>RAD54B</i>-Deficient Colorectal Cancer Cells
Notice bibliographique
Résumé
Synthetic lethality is a rational approach to identify candidate drug targets for selective killing of cancer cells harboring somatic mutations that cause chromosome instability (CIN). To identify a set of the most highly connected synthetic lethal partner genes in yeast for subsequent testing in mammalian cells, we used the entire set of 692 yeast CIN genes to query the genome-wide synthetic lethal datasets. Hierarchical clustering revealed a highly connected set of synthetic lethal partners of yeast genes whose human orthologs are somatically mutated in colorectal cancer. Testing of a small matrix of synthetic lethal gene pairs in mammalian cells suggested that members of a pathway that remove reactive oxygen species that cause DNA damage would be excellent candidates for further testing. We show that the synthetic lethal interaction between budding yeast rad54 and sod1 is conserved within a human colorectal cancer context. Specifically, we demonstrate RAD54B-deficient cells are selectively killed relative to controls via siRNA-based silencing and chemical inhibition and further demonstrate that this interaction is conserved in an unrelated cell type. We further show that the DNA double strand breaks, resulting from increased reactive oxygen species following SOD1 inhibition, persist within the RAD54B-deficient cells and result in apoptosis. Collectively, these data identify SOD1 as a novel candidate cancer drug target and suggest that SOD1 inhibition may have broad-spectrum applicability in a variety of tumor types exhibiting RAD54B deficiencies.
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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 ».