Active growth signalling promotes cancer cell sensitivity to the CDK7 inhibitor ICEC0942
Notice bibliographique
Résumé
CDK7 has a central role in promoting cellular proliferation, through the activation of the mitotic CDKs, and by driving global gene expression, through targeting RNA polymerase II. Several recently developed CDK7 inhibitors (CDK7i) have been shown to be non-toxic and to limit tumour growth for a number of cancer cell types and are now in Phase I/II clinical trials. However, the mechanisms underlying the sensitivity of particular cancer cells to CDK7 inhibition remain largely unknown. To improve the outcome of individual patients and increase the chances of successful CDK7i approval, we assessed which fundamental cellular processes determine sensitivity to CDK7 inhibition, using the highly specific CDK7 inhibitor ICEC0942. Our data shows that selective CDK7 inhibition acutely arrests cells in the G1 phase of the cell cycle, which over time leads to senescence. Through a genome-wide CRISPR knock-out chemogenetic screen we identified active mTOR (mammalian target of rapamycin) signalling, as an important determinant of ICEC0942-induced senescence and show that a cancer-associated mutation that promotes cell growth can increase sensitivity to ICEC0942. Our work indicates that cellular growth is an important predictive marker for sensitivity to CDK7i.
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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) | 0,003 | 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 ».