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Enregistrement W2604404138 · doi:10.1158/1557-3125.dnarepair16-b25

Abstract B25: “TargetDBR”—A DNA repair drug and target discovery collaboration: Exploiting synthetic lethal, high content, and functional cellular reporter assays to accelerate DNA repair targeted drug discovery

2017· article· en· W2604404138 sur OpenAlexaboutno aff
Jonathan J. Hollick, Laura Abriola, Françoise Bono, Denise C. Hegan, Pamela Klingbeil, Yanfeng Liu, Ranjini K. Sundaram, Yulia V. Surovtseva, Mark Whittaker, Ranjit S. Bindra, Peter M. Glazer

Notice bibliographique

RevueMolecular Cancer Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueDNA Repair Mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSynthetic lethalityDNA damageDNA repairHomologous recombinationClonogenic assayDrug discoveryDNA Damage RepairGenome instabilityBiologyCancer researchRAD51High-content screeningDNAComputational biologyCell cultureCellGeneticsBioinformatics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Most cancer therapies involve a component of treatment that inflicts DNA damage in tumor cells, such as double-strand breaks (DSBs), which are considered the most serious threat to genomic integrity. Inhibition of DSB repair sensitizes cells to these therapies. Mutations have been reported in nearly every DNA repair pathway and these pathways often exhibit redundancy. Inhibition of functional repair factors can induce synthetic lethality in repair-deficient tumors even in the absence of exogenous DNA damage and whilst sparing healthy tissue. We demonstrate a compound and target discovery platform comprising the integration of isogenic cell line screening, high content repair foci assays and relative DSB repair pathway reporting cells, along with chemical biology and medicinal chemistry. Two diverse drug-like compound library screens have been conducted. Screening for synthetic lethality with deficiency in FANCD2 and BRCA2 led to a hit series broadly active against a range of homologous recombination (HR) repair deficiencies, which is now undergoing medicinal chemistry optimization and target deconvolution studies. Outcome of these initial chemoproteomic target pulldown experiments will be presented. A second cellular screen, (50k compounds) for inhibition of BRCA1 and Rad51 foci formation following radiomimetic drug induced DNA damage, has led to identification of compounds that inhibit damage response after ionizing radiation and selectively inhibit HR repair. Focusing on therapeutic targeting of proliferating tumor cells, our research platform has enabled novel hit compound identification, mechanistic profiling, hit-to-lead optimization chemistry and proof of concept efficacy in in vitro tumor models. Effects on tumor cell clonogenic survival and sensitization towards chemotherapeutics and ionizing radiation will be presented, along with comparisons to known DNA repair inhibitors that demonstrate these compounds' differentiated mechanisms of action. TargetDBR has created a technology platform focused on DNA repair inhibitor discovery and has identified differentiated hits and lead series with potential for development and opportunity to meet the need for new druggable targets in oncology. Citation Format: Jonathan J. Hollick, Laura Abriola, Francoise Bono, Denise Hegan, Pamela Klingbeil, Yanfeng Liu, Ranjini Sundaram, Yulia V. Surovtseva, Mark Whittaker, Ranjit S. Bindra, Peter M. Glazer. “TargetDBR”—A DNA repair drug and target discovery collaboration: Exploiting synthetic lethal, high content, and functional cellular reporter assays to accelerate DNA repair targeted drug discovery [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference on DNA Repair: Tumor Development and Therapeutic Response; 2016 Nov 2-5; Montreal, QC, Canada. Philadelphia (PA): AACR; Mol Cancer Res 2017;15(4_Suppl):Abstract nr B25.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,268 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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
Publié2017
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