Endogenous topoisomerase II-mediated DNA breaks drive thymic cancer predisposition linked to ATM deficiency
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The ATM kinase is a master regulator of the DNA damage response to double-strand breaks (DSBs) and a well-established tumour suppressor whose loss is the cause of the neurodegenerative and cancer-prone syndrome Ataxia-Telangiectasia (A-T). A-T patients and Atm−/− mouse models are particularly predisposed to develop lymphoid cancers derived from deficient repair of RAG-induced DSBs during V(D)J recombination. Here, we unexpectedly find that specifically disturbing the repair of DSBs produced by DNA topoisomerase II (TOP2) by genetically removing the highly specialised repair enzyme TDP2 increases the incidence of thymic tumours in Atm−/− mice. Furthermore, we find that TOP2 strongly colocalizes with RAG, both genome-wide and at V(D)J recombination sites, resulting in an increased endogenous chromosomal fragility of these regions. Thus, our findings demonstrate a strong causal relationship between endogenous TOP2-induced DSBs and cancer development, confirming these lesions as major drivers of ATM-deficient lymphoid malignancies, and potentially other conditions and cancer types.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,004 | 0,001 |
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 ».