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Enregistrement W2604730946 · doi:10.1158/1557-3125.dnarepair16-ia19

Abstract IA19: PARP trapping and Schlafen 11

2017· article· en· W2604730946 sur OpenAlexaboutno aff
Yves Pommier, Junko Murai

Notice bibliographique

RevueMolecular Cancer Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePARP inhibition in cancer therapy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOlaparibPoly ADP ribose polymeraseCancer researchPARP1BiologyCancer cellCancerHomologous recombinationPolymerasePARP inhibitorGeneticsDNA

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Poly(ADP-ribose) polymerase inhibitors (PARPIs) kill cancer cells by trapping PARP1 and PARP2. Talazoparib, the most potent PARP inhibitor (PARPI), exhibits remarkable selectivity among the NCI-60 cancer cell lines beyond BRCA inactivation. Our genomic analyses reveal high correlation between response to talazoparib and Schlafen 11 (SLFN11) expression. Causality was established in four isogenic SLFN11-positive and -negative cell lines and extended to olaparib. Response to the talazoparib-temozolomide combination was also driven by SLFN11 and validated in 36 small cell lung cancer cell lines, and in xenograft models. Resistance in SLFN11-deficient cells was caused neither by impaired drug penetration nor by activation of homologous recombination. Rather, SLFN11 induced irreversible and lethal replication inhibition, which was independent of ATR-mediated S-phase checkpoint. The resistance to PARPIs by SLFN11 inactivation was overcome by ATR inhibition, mechanistically because SLFN11-deficient cells solely rely on ATR activation for their survival under PARPI treatment. Our study reveals that SLFN11 inactivation, which is common (~45%) in cancer cells, is a novel and dominant resistance determinant to PARPIs. Citation Format: Yves Pommier, Junko Murai. PARP trapping and Schlafen 11 [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 IA19.

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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
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)0,0050,001

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 Opus0,169
Tête enseignante GPT0,495
Écart entre enseignants0,326 · 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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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