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Enregistrement W2890984843 · doi:10.1200/jco.2017.35.15_suppl.e17089

Synthetic lethality interaction between aurora kinases and CHEK1 inhibitors in ovarian cancer.

2017· article· en· W2890984843 sur OpenAlexaff
Ana Alcaráz-Sanabria, Cristina Nieto‐Jiménez, Verónica Corrales‐Sánchez, Leticia Serrano‐Oviedo, Gemma Serrano‐Heras, Fernando Andrés‐Pretel, Juan Carlos Montero, Miguel Burgos, Juan Llopis, Eva María Galán‐Moya, Eitan Amir, Atanasio Pandiella, Alberto Ocaña

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicrotubule and mitosis dynamics
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCHEK1OlaparibKinaseCancer researchSynthetic lethalityCell cycleAurora kinaseCell cycle checkpointOvarian cancerCancerMedicineBiologyDNA repairGeneGeneticsPoly ADP ribose polymerase

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

e17089 Background: Ovarian cancer is characterized by frequent mutations at TP53. These tumors also harbor germline mutations at homologous recombination repair (HR) genes, so they rely on DNA-damage checkpoint proteins, like the Checkpoint kinase 1 (CHEK1) to induce G2 arrest. In our study, by using an in silico approach, we identified a synthetic lethality interaction between CHEK1 inhibitors and mitotic Aurora Kinase A and B (AURKA/B) inhibitors. Methods: Gene expression analyses were used for the identification of relevant biological functions. OVCAR3, OVCAR8, IGROV1 and SKOV3 were used for proliferation studies. Alisertib was tested as AURKA/B inhibitor and LY2603618 as CHEK1 inhibitor. Analyses of cell cycle and intracellular mediators were performed by flow cytometry and western-blot. Stem cell properties were evaluated with immunofluorescence. Results: Gene expression analyses followed by functional annotation identified cell cycle as a deregulated function. Identified druggable kinases within this function included AURKA/B, TTK kinase and CHEK1. CHEK1 and AURKA/B inhibitors showed a synergistic interaction in different cellular models. Combination of Alisertib and LY2603618 triggered apoptosis, reduced the stem cell population and increased the effect of taxanes and platinum compounds. AURKA and CHEK1 were amplified in 8.7% and 3.9% of ovarian cancers, respectively. Expression of these genes was linked with detrimental clinical outcome. Conclusions: Amplification of AURKA and CHEK1 was observed in more than 12% of ovarian tumors. Our data describes a synthetic lethality interaction between CHEK1 and AURKA/B inhibitors with potential translation to the clinic.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,090
Tête enseignante GPT0,458
Écart entre enseignants0,368 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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