CRISPR screens identify cholesterol biosynthesis as a therapeutic target on stemness and drug resistance of colon cancer
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Cancer stem cells (CSCs) are responsible for tumor progression, recurrence, and drug resistance. To identify genetic vulnerabilities of colon cancer, we performed targeted CRISPR dropout screens comprising 657 Drugbank targets and 317 epigenetic regulators on two patient-derived colon CSC-enriched spheroids. Next-generation sequencing of pooled genomic DNAs isolated from surviving cells yielded therapeutic candidates. We unraveled 44 essential genes for colon CSC-enriched spheroids propagation, including key cholesterol biosynthetic genes (HMGCR, FDPS, and GGPS1). Cholesterol biosynthesis was induced in colon cancer tissues, especially CSC-enriched spheroids. The genetic and pharmacological inhibition of HMGCR/FDPS impaired self-renewal capacity and tumorigenic potential of the spheroid models in vitro and in vivo. Mechanistically, HMGCR or FDPS depletion impaired cancer stemness characteristics by activating TGF-β signaling, which in turn downregulated expression of inhibitors of differentiation (ID) proteins, key regulators of cancer stemness. Cholesterol and geranylgeranyl diphosphate (GGPP) rescued the growth inhibitory and signaling effect of HMGCR/FDPS blockade, implying a direct role of these metabolites in modulating stemness. Finally, cholesterol biosynthesis inhibitors and 5-FU demonstrated antitumor synergy in colon CSC-enriched spheroids, tumor organoids, and xenografts. Taken together, our study unravels novel genetic vulnerabilities of colon CSC-enriched spheroids and suggests cholesterol biosynthesis as a potential target in conjunction with traditional chemotherapy for colon cancer treatment.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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.
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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 découle