MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2734667085 · doi:10.18632/oncotarget.19199

Checkpoint kinase 1 inhibition sensitises transformed cells to dihydroorotate dehydrogenase inhibition

2017· article· en· W2734667085 sur OpenAlexfundno aff
Stéphanie Arnould, Geneviève Rodier, Gisèle Matar, Charles Vincent, Nelly Pirot, Yoann Delorme, Charlène Berthet, Yoan Buscail, Jean Noel, Simon Lachambre, Marta Jarlier, Florence Bernex, Hélène Delpech, Pierre‐Olivier Vidalain, Yves L. Janin, Charles Theillet, Claude Sardet

Notice bibliographique

RevueOncotarget · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueDNA Repair Mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversité de MontpellierInstitute of Cancer ResearchInstitut National Du CancerLigue Contre le CancerDirection Générale de l’offre de SoinsInstitut National de la Santé et de la Recherche Médicale
Mots-clésHumanitiesPhilosophyMolecular biologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

// Stéphanie Arnould 1, 2, 3, 4 , Geneviève Rodier 1, 2, 3, 4 , Gisèle Matar 1, 2, 3, 4 , Charles Vincent 1, 2, 3, 4 , Nelly Pirot 1, 2, 3, 4, 5 , Yoann Delorme 1, 2, 3, 4 , Charlène Berthet 1, 2, 3, 4, 5 , Yoan Buscail 1, 2, 3, 4, 5 , Jean Yohan Noël 1, 2, 3, 4, 5 , Simon Lachambre 6 , Marta Jarlier 1, 2, 3, 4 , Florence Bernex 1, 2, 3, 4, 5 , Hélène Delpech 1, 2, 3, 4 , Pierre Olivier Vidalain 7 , Yves L. Janin 8 , Charles Theillet 1, 2, 3, 4 and Claude Sardet 1, 2, 3, 4 1 Institut de Recherche en Cancérologie de Montpellier, Montpellier, France 2 INSERM U1194, Montpellier, France 3 Université de Montpellier, Montpellier, France 4 Institut Régional du Cancer de Montpellier, Montpellier, France 5 Réseau d'Histologie Expérimentale de Montpellier, BioCampus, UMS3426 CNRS-US009 INSERM-UM, Montpellier, France 6 Montpellier RIO Imaging, BioCampus, UMS3426 CNRS-US009 INSERM-UM, Montpellier, France 7 Laboratoire de Chimie et Biochimie Pharmacologiques et Toxicologiques, Equipe Chimie and Biologie, Modélisation et Immunologie pour la Thérapie, CNRS UMR 8601 CNRS-Université Paris Descartes, Paris, France 8 Institut Pasteur, Unité de Chimie et Biocatalyse, CNRS UMR3523, Paris, France Correspondence to: Claude Sardet, email: claude.sardet@inserm.fr Stéphanie Arnould, email: stephanie.arnould@inserm.fr Keywords: DHODH, Chk1, cytotoxicity, triple negative breast cancer, DNA damage Received: December 20, 2016      Accepted: June 17, 2017      Published: July 12, 2017 ABSTRACT Reduction in nucleotide pools through the inhibition of mitochondrial enzyme dihydroorotate dehydrogenase (DHODH) has been demonstrated to effectively reduce cancer cell proliferation and tumour growth. The current study sought to investigate whether this antiproliferative effect could be enhanced by combining Chk1 kinase inhibition. The pharmacological activity of DHODH inhibitor teriflunomide was more selective towards transformed mouse embryonic fibroblasts than their primary or immortalised counterparts, and this effect was amplified when cells were subsequently exposed to PF477736 Chk1 inhibitor. Flow cytometry analyses revealed substantial accumulations of cells in S and G2/M phases, followed by increased cytotoxicity which was characterised by caspase 3-dependent induction of cell death. Associating PF477736 with teriflunomide also significantly sensitised SUM159 and HCC1937 human triple negative breast cancer cell lines to dihydroorotate dehydrogenase inhibition. The main characteristic of this effect was the sustained accumulation of teriflunomide-induced DNA damage as cells displayed increased phospho serine 139 H2AX (γH2AX) levels and concentration-dependent phosphorylation of Chk1 on serine 345 upon exposure to the combination as compared with either inhibitor alone. Importantly a similar significant increase in cell death was observed upon dual siRNA mediated depletion of Chk1 and DHODH in both murine and human cancer cell models. Altogether these results suggest that combining DHODH and Chk1 inhibitions may be a strategy worth considering as a potential alternative to conventional chemotherapies.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,240 · 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

Citations15
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueOncotargetMême sujetDNA Repair MechanismsTravaux en français237 207