Inhibiting Wee1 and ATR kinases produces tumor-selective synthetic lethality and suppresses metastasis
Notice bibliographique
Résumé
We used the cancer-intrinsic property of oncogene-induced DNA damage as the base for a conditional synthetic lethality approach. To target mechanisms important for cancer cell adaptation to genotoxic stress and thereby to achieve cancer cell-specific killing, we combined inhibition of the kinases ATR and Wee1. Wee1 regulates cell cycle progression, whereas ATR is an apical kinase in the DNA-damage response. In an orthotopic breast cancer model, tumor-selective synthetic lethality of the combination of bioavailable ATR and Wee1 inhibitors led to tumor remission and inhibited metastasis with minimal side effects. ATR and Wee1 inhibition had a higher synergistic effect in cancer stem cells than in bulk cancer cells, compensating for the lower sensitivity of cancer stem cells to the individual drugs. Mechanistically, the combination treatment caused cells with unrepaired or under-replicated DNA to enter mitosis leading to mitotic catastrophe. As these inhibitors of ATR and Wee1 are already in phase I/II clinical trials, this knowledge could soon be translated into the clinic, especially as we showed that the combination treatment targets a wide range of tumor cells. Particularly, the antimetastatic effect of combined Wee1/ATR inhibition and the low toxicity of ATR inhibitors compared with Chk1 inhibitors have great clinical potential.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».