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Enregistrement W3164322129 · doi:10.1038/s41467-021-23316-4

In vivo genome-wide CRISPR screen reveals breast cancer vulnerabilities and synergistic mTOR/Hippo targeted combination therapy

2021· article· en· W3164322129 sur OpenAlexafffund
Meiou Dai, Gang Yan, Ni Wang, Girija Daliah, Ashlin M. Edick, Sophie Poulet, Julien Boudreault, Suhad Ali, Sergio A. Burgos, Jean‐Jacques Lebrun

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHippo pathway signaling and YAP/TAZ
Établissements canadiensMcGill UniversityMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésCRISPRCancer researchHippo signaling pathwaymTORC1PI3K/AKT/mTOR pathwayGenome editingIn vivoBiologyYAP1CarcinogenesisBreast cancerTriple-negative breast cancerCancerMedicineCell biologySignal transductionGeneticsGeneTranscription factor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Triple negative breast cancer (TNBC) patients exhibit poor survival outcomes and lack effective targeted therapies. Using unbiased in vivo genome-wide CRISPR screening, we interrogated cancer vulnerabilities in TNBC and identified an interplay between oncogenic and tumor suppressor pathways. This study reveals tumor regulatory functions for essential components of the mTOR and Hippo pathways in TNBC. Using in vitro drug matrix synergy models and in vivo patient-derived xenografts, we further establish the therapeutic relevance of our findings and show that pharmacological inhibition of mTORC1/2 and oncoprotein YAP efficiently reduces tumorigenesis in TNBC. At the molecular level, we find that while verteporfin-induced YAP inhibition leads to apoptosis, torin1-mediated mTORC1/2 inhibition promotes macropinocytosis. Torin1-induced macropinocytosis further facilitates verteporfin uptake, thereby greatly enhancing its pro-apoptotic effects in cancer cells. Overall, our study underscores the power and robustness of in vivo CRISPR genome-wide screens in identifying clinically relevant and innovative therapeutic modalities in cancer.

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 enseignants0,495
Score d'incertitude au seuil0,582

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,274 · 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

Citations136
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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