Posttranscriptional Regulation of <i>PARG</i> mRNA by HuR Facilitates DNA Repair and Resistance to PARP Inhibitors
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The majority of pancreatic ductal adenocarcinomas (PDAC) rely on the mRNA stability factor HuR (ELAV-L1) to drive cancer growth and progression. Here, we show that CRISPR-Cas9–mediated silencing of the HuR locus increases the relative sensitivity of PDAC cells to PARP inhibitors (PARPi). PDAC cells treated with PARPi stimulated translocation of HuR from the nucleus to the cytoplasm, specifically promoting stabilization of a new target, poly (ADP-ribose) glycohydrolase (PARG) mRNA, by binding a unique sequence embedded in its 3′ untranslated region. HuR-dependent upregulation of PARG expression facilitated DNA repair via hydrolysis of polyADP-ribose on related repair proteins. Accordingly, strategies to inhibit HuR directly promoted DNA damage accumulation, inefficient PAR removal, and persistent PARP-1 residency on chromatin (PARP-1 trapping). Immunoprecipitation assays demonstrated that the PARP-1 protein binds and posttranslationally modifies HuR in PARPi-treated PDAC cells. In a mouse xenograft model of human PDAC, PARPi monotherapy combined with targeted silencing of HuR significantly reduced tumor growth compared with PARPi therapy alone. Our results highlight the HuR–PARG axis as an opportunity to enhance PARPi-based therapies. Cancer Res; 77(18); 5011–25. ©2017 AACR.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».