shRNA Kinome Screen Identifies TBK1 as a Therapeutic Target for HER2+ Breast Cancer
Notice bibliographique
Résumé
HER2(+) breast cancer is currently treated with chemotherapy plus anti-HER2 inhibitors. Many patients do not respond or relapse with aggressive metastatic disease. Therefore, there is an urgent need for new therapeutics that can target HER2(+) breast cancer and potentiate the effect of anti-HER2 inhibitors, in particular those that can target tumor-initiating cells (TIC). Here, we show that MMTV-Her2/Neu mammary tumor cells cultured as nonadherent spheres or as adherent monolayer cells select for stabilizing mutations in p53 that "immortalize" the cultures and that, after serial passages, sphere conditions maintain TICs, whereas monolayer cells gradually lose these tumorigenic cells. Using tumorsphere formation as surrogate for TICs, we screened p53-mutant Her2/Neu(+) tumorsphere versus monolayer cells with a lentivirus short hairpin RNA kinome library. We identified kinases such as the mitogen-activated protein kinase and the TGFβR protein family, previously implicated in HER2(+) breast cancer, as well as autophagy factor ATG1/ULK1 and the noncanonical IκB kinase (IKK), TANK-binding kinase 1 (TBK1), which have not been previously linked to HER2(+) breast cancer. Knockdown of TBK1 or pharmacologic inhibition of TBK1 and the related protein, IKKε, suppressed growth of both mouse and human HER2(+) breast cancer cells. TBK1/IKKε inhibition promoted cellular senescence by suppressing p65-NF-κB and inducing p16(Ink4a). In addition, TBK1/IKKε inhibition cooperated with lapatinib, a HER2/EGFR1-targeted drug, to accelerate apoptosis and kill HER2(+) breast cancer cells both in culture and in xenografts. Our results suggest that patients with HER2(+) breast cancer may benefit from anti-TBK1/IKKε plus anti-HER2 combination therapies and establish conditions that can be used to screen for additional TIC-specific inhibitors of HER2(+) breast cancer.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 tête enseignante, 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 ».