Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».