Targeting the CINful genome: Strategies to overcome tumor heterogeneity
Notice bibliographique
Résumé
Genomic instability, and more specifically chromosomal instability (CIN), arises from a number of processes that are defective in cancer, such as aberrant mitotic cell division, replication stress, defective DNA damage repair, and ineffective telomere maintenance. CIN is an emerging hallmark of cancer that contributes to tumor heterogeneity through increased rates of genetic alterations. As genetic heterogeneity within a single tumor and between tumors is a key challenge leading to treatment failures, this brings to question, whether therapeutic approaches should aim at the genetic diversity or a specific mutation present within these tumors. Answering this question will determine the future of personalized targeted therapies. Here we discuss, how the genetic diversity associated with CIN in tumor cells can be used as a therapeutic advantage and targeted by exploiting the genetic concepts of synthetic lethality and synthetic dosage lethality. Given that a number of CIN-related pathways work together to fix the DNA damage within our genome and ensure proper segregation of chromosomes, we specifically focus on the genetic interactions amongst these pathways and their potential therapeutic applicability in cancer. We also discuss, how tumor genetic heterogeneity can be targeted in emerging immunotherapeutic approaches.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».