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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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,336
Score d'incertitude au seuil0,680

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,169
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 tête enseignante, 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
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Résumé présentoui

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