Reprogramming of Nucleotide Metabolism Mediates Synergy between Epigenetic Therapy and MAP Kinase Inhibition
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Small cell carcinoma of the ovary, hypercalcemic type (SCCOHT) is a rare but often lethal cancer that is diagnosed at a median age of 24 years. Optimal management of patients is not well defined, and current treatment remains challenging, necessitating the discovery of novel therapeutic approaches. The identification of SMARCA4-inactivating mutations invariably characterizing this type of cancer provided insights facilitating diagnostic and therapeutic measures against this disease. We show here that the BET inhibitor OTX015 acts in synergy with the MEK inhibitor cobimetinib to repress the proliferation of SCCOHT in vivo. Notably, this synergy is also observed in some SMARCA4-expressing ovarian adenocarcinoma models intrinsically resistant to BETi. Mass spectrometry, coupled with knockdown of newly found targets such as thymidylate synthase, revealed that the repression of a panel of proteins involved in nucleotide synthesis underlies this synergy both in vitro and in vivo, resulting in reduced pools of nucleotide metabolites and subsequent cell-cycle arrest. Overall, our data indicate that dual treatment with BETi and MEKi represents a rational combination therapy against SCCOHT and potentially additional ovarian cancer subtypes.
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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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».