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Enregistrement W2951114010 · doi:10.1038/s41467-019-10460-1

Exploiting interconnected synthetic lethal interactions between PARP inhibition and cancer cell reversible senescence

2019· article· en· W2951114010 sur OpenAlexafffund
Hubert Fleury, Nicolas Malaquin, Véronique Tu, Sophie Gilbert, Aurélie Martinez, Marc‐Alexandre Olivier, Skye Alexandre Sauriol, Laudine Communal, Eurı́dice Carmona, Diane Provencher, Anne‐Marie Mes‐Masson, Françis Rodier

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePARP inhibition in cancer therapy
Établissements canadiensUniversité de MontréalInstitute for Research in Immunology and CancerCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéInstitut Du Cancer de MontréalInstitute of Cancer ResearchTerry Fox Research InstituteCancer Research Society
Mots-clésSenescenceSynthetic lethalityPoly ADP ribose polymeraseCancerCancer cellComputational biologyBiologyChemistryCell biologyCancer researchDNA repairGeneticsDNAPolymerase

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Senescence is a tumor suppression mechanism defined by stable proliferation arrest. Here we demonstrate that the known synthetic lethal interaction between poly(ADP-ribose) polymerase 1 inhibitors (PARPi) and DNA repair triggers p53-independent ovarian cancer cell senescence defined by senescence-associated phenotypic hallmarks including DNA-SCARS, inflammatory secretome, Bcl-XL-mediated apoptosis resistance, and proliferation restriction via Chk2 and p21 (CDKN1A). The concept of senescence as irreversible remains controversial and here we show that PARPi-senescent cells re-initiate proliferation upon drug withdrawal, potentially explaining the requirement for sustained PARPi therapy in the clinic. Importantly, PARPi-induced senescence renders ovarian and breast cancer cells transiently susceptible to second-phase synthetic lethal approaches targeting the senescence state using senolytic drugs. The combination of PARPi and a senolytic is effective in preclinical models of ovarian and breast cancer suggesting that coupling these synthetic lethalities provides a rational approach to their clinical use and may together be more effective in limiting resistance.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,429
Score d'incertitude au seuil0,634

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 recherche0,0000,001
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,309 · 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.

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

Citations218
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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