ATM-deficient lung, prostate and pancreatic cancer cells are acutely sensitive to the combination of olaparib and the ATR inhibitor AZD6738
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The ataxia telangiectasia mutated (ATM) protein kinase is mutated in several human cancers, presenting potential opportunities for targeted cancer therapy. We previously reported that the poly-ADP ribose polymerase (PARP) inhibitor olaparib induced transient G2 arrest but not cell death in ATM-deficient A549 lung cancer cells, while the combination of olaparib with the ATM-, Rad3-related (ATR) inhibitor VE-821 induced cell death. Here, we show that the clinically relevant ATR inhibitor, AZD6738, sensitizes ATM-deficient A549 lung, prostate and pancreatic cancer cells to olaparib. Methods ATM was depleted from A549 lung cancer cells, PC-3 prostate cancer cells and Panc 10.05 pancreatic cancer cells, and the effects of olaparib alone and in combination with AZD6738 were determined. Results The combination of olaparib plus AZD6738 induced cell death in ATM-deficient lung, prostate and pancreatic cancer cells with little effect on their ATM-proficient counterparts. Conclusions Lung, prostate and pancreatic patients whose tumours exhibit loss or inactivation of ATM may benefit from combination of a PARP inhibitor plus an ATR inhibitor.
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».