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Enregistrement W3022229030 · doi:10.1158/1557-3125.ras18-b06

Abstract B06: ING2 loss sensitizes KRAS-mutated NSCLC to WEE1 inhibition through regulation of CHK1 expression

2020· article· en· W3022229030 sur OpenAlexaff
Charles Ricordel, Subash Thalappilly, Jérôme Archambeau, Angela Chan, Nancy Nixon, B. Desrues, Gwyn Bebb, Karl Riabowol, Rémy Pedeux

Notice bibliographique

RevueMolecular Cancer Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEpigenetics and DNA Methylation
Établissements canadiensOccupational Cancer Research CentreUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCancer researchSynthetic lethalityCell cycleBiologyWee1CancerMolecular biologyCyclin-dependent kinase 1ChemistryMutantGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract ING2 (Inhibitor of Growth 2) is a tumor-suppressor gene involved in chromatin acetylation whose loss has been observed in nearly 60% of NSCLC. The loss of ING2 expression has been associated with the progression of tumor cells from G1 to S phase, replication stress and genomic instability. The intra-S and the G2-M phase checkpoints are mainly regulated by the cell cycle tyrosine kinase WEE1. Therefore, we hypothesized that the loss of ING2 expression could sensitize NSCLC to the WEE1 inhibitor MK-1175, according to a synthetic lethality model. In silico analysis of the cancer gene dependency map (shRNAi Achilles library v.2016) was used to explore gene interactions with ING2. Antiproliferative effects of drugs were tested in vitro with AlamarBlue and MTT assays in a panel of NSCLC cells lines with varied mutational status. Multiple functional approaches were taken to decrease ING2 expression in RAS-mutated NSCLC cell lines (si-RNA, LNA-gapmer, and CrispR-Cas9). Pharmacologic inhibition of ING2 epigenetic functions was achieved using the HDAC inhibitor SAHA. Cell cycle and apoptosis analysis were performed using flow cytometry according to a BrdU-Pi and Annexin V-PI protocols, respectively. Compusyn software was used to model MK-1775 and SAHA drug interaction. NSCLC cell lines with mutant RAS that expressed high levels of ING2 protein were more resistant to the antiproliferative effect of MK-1775 than similar lines with low levels of ING2. Colony formation assays were consistent with these results. Multiple functional assays reproducibly showed that downregulation of ING2 expression increased MK-1775 sensitivity in vitro. Similar results were obtained with pharmacologic disruption of ING2 from the HDAC-SIN3A complex using SAHA, where disruption conferred a higher antiproliferative effect to MK-1775. Interestingly, combination treatment induced cell cycle progression and synergic cell death through apoptosis in RAS-mutated cell lines nondeficient for ING2. Since the synergistic effect of SAHA and WEE1 inhibitor was shown to be dependent on CHK1 activity in a previous report, we checked whether ING2 and CHK1 expression could be linked. Using public database and functional assays, we indeed find that ING2 downregulation represses CHK1 transcription through a mechanism that remains to be elucidated. Collectively, these findings demonstrate that inhibition of WEE1 by MK-1775 could represent a therapeutic approach to more effectively target ING2-deficient RAS-mutated NSCLC. Moreover, HDAC inhibitors targeting ING2 epigenetic functions synergize with MK-1775, possibly through regulation of CHK1 transcription. Consequently, this combination therapy could also be a promising strategy in ING2-proficient RAS-mutated NSCLC. Citation Format: Charles Ricordel, Subash Thalappilly, Jérome Archambeau, Angela Chan, Nancy Nixon, Benoît Desrues, Gwyn Bebb, Karl Riabowol, Rémy Pedeux. ING2 loss sensitizes KRAS-mutated NSCLC to WEE1 inhibition through regulation of CHK1 expression [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference on Targeting RAS-Driven Cancers; 2018 Dec 9-12; San Diego, CA. Philadelphia (PA): AACR; Mol Cancer Res 2020;18(5_Suppl):Abstract nr B06.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,648

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,321 · 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

Citations0
Publié2020
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