Upregulation of Myt1 Promotes Acquired Resistance of Cancer Cells to Wee1 Inhibition
Notice bibliographique
Résumé
Adavosertib (also known as AZD1775 or MK1775) is a small-molecule inhibitor of the protein kinase Wee1, with single-agent activity in multiple solid tumors, including sarcoma, glioblastoma, and head and neck cancer. Adavosertib also shows promising results in combination with genotoxic agents such as ionizing radiation or chemotherapy. Previous studies have investigated molecular mechanisms of primary resistance to Wee1 inhibition. Here, we investigated mechanisms of acquired resistance to Wee1 inhibition, focusing on the role of the Wee1-related kinase Myt1. Myt1 and Wee1 kinases were both capable of phosphorylating and inhibiting Cdk1/cyclin B, the key enzymatic complex required for mitosis, demonstrating their functional redundancy. Ectopic activation of Cdk1 induced aberrant mitosis and cell death by mitotic catastrophe. Cancer cells with intrinsic adavosertib resistance had higher levels of Myt1 compared with sensitive cells. Furthermore, cancer cells that acquired resistance following short-term adavosertib treatment had higher levels of Myt1 compared with mock-treated cells. Downregulating Myt1 enhanced ectopic Cdk1 activity and restored sensitivity to adavosertib. These data demonstrate that upregulating Myt1 is a mechanism by which cancer cells acquire resistance to adavosertib. SIGNIFICANCE: Myt1 is a candidate predictive biomarker of acquired resistance to the Wee1 kinase inhibitor adavosertib.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».