Identification of CDC25 as a Common Therapeutic Target for Triple-Negative Breast Cancer
Notice bibliographique
Résumé
CDK4/6 inhibitors are effective against cancer cells expressing the tumor suppressor RB1, but not RB1-deficient cells, posing the challenge of how to target RB1 loss. In triple-negative breast cancer (TNBC), RB1 and PTEN are frequently inactivated together with TP53. We performed kinome/phosphatase inhibitor screens on primary mouse Rb/p53-, Pten/p53-, and human RB1/PTEN/TP53-deficient TNBC cell lines and identified CDC25 phosphatase as a common target. Pharmacological or genetic inhibition of CDC25 suppressed growth of RB1-deficient TNBC cells that are resistant to combined CDK4/6 plus CDK2 inhibition. Minimal cooperation was observed in vitro between CDC25 antagonists and CDK1, CDK2, or CDK4/6 inhibitors, but strong synergy with WEE1 inhibition was apparent. In accordance with increased PI3K signaling following long-term CDC25 inhibition, CDC25 and PI3K inhibitors effectively synergized to suppress TNBC growth both in vitro and in xenotransplantation models. These results provide a rationale for the development of CDC25-based therapies for diverse RB1/PTEN/TP53-deficient and -proficient TNBCs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».