RNAi Screening in Primary Human Breast Biopsies Identifies Mitochondrial Glutamate Flux as A Metabolic Vulnerability in Locally Advanced Breast Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Breast cancer (BC) is a leading cause of death in women[1]. Women with Locally Advanced Breast Cancer (LABC) have high risk disease with either large primary breast tumours and/or lymph node involvement. While neoadjuvant chemotherapy eradicates breast cancer in approximately one-third of cases prior to surgery, almost 70% of patients have residual disease and many will require additional chemotherapy post-operatively. Improving pre-operative efficacy of neoadjuvant systemic treatments while reducing their iatrogenicities are critical unmet needs. Methods: Here, we develop an RNA interference (RNAi) screening approach using conditionally reprogrammed primary LABC biopsies to identify genes of the mitochondrial Solute Ligand Carrier 25 (SLC25) family that support LABC cell viability. Results: We report that silencing SLC25A12, -A15, and -A18 genes, involved in glutamate and ornithine flux, augment 5-fluorouracil (5FU) cytotoxic effectiveness in LABC cells. Conclusions: Our data suggest glutamate metabolism may be a tumour-specific metabolic vulnerability in LABC. Furthermore, we demonstrate that RNAi screening in conditionally reprogrammed primary human breast cells can identify novel targets for the development of non-genotoxic BC treatments.
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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 | 0,001 |
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 ».