DNA polymerase theta protects leukemia cells from metabolic-induced DNA damage
Notice bibliographique
Résumé
Leukemia cells accumulate DNA damage, but altered DNA repair mechanisms protect them from apoptosis. We showed here that formaldehyde generated by serine/1-carbon cycle metabolism contributed to the accumulation of toxic DNA-protein crosslinks (DPCs) in leukemia cells, especially in driver clones harboring oncogenic tyrosine kinases (OTKs: FLT3(internal tandem duplication [ITD]), JAK2(V617F), BCR-ABL1). To counteract this effect, OTKs enhanced the expression of DNA polymerase theta (POLθ) via ERK1/2 serine/threonine kinase-dependent inhibition of c-CBL E3 ligase-mediated ubiquitination of POLθ and its proteasomal degradation. Overexpression of POLθ in OTK-positive cells resulted in the efficient repair of DPC-containing DNA double-strand breaks by POLθ-mediated end-joining. The transforming activities of OTKs and other leukemia-inducing oncogenes, especially of those causing the inhibition of BRCA1/2-mediated homologous recombination with and without concomitant inhibition of DNA-PK-dependent nonhomologous end-joining, was abrogated in Polq-/- murine bone marrow cells. Genetic and pharmacological targeting of POLθ polymerase and helicase activities revealed that both activities are promising targets in leukemia cells. Moreover, OTK inhibitors or DPC-inducing drug etoposide enhanced the antileukemia effect of POLθ inhibitor in vitro and in vivo. In conclusion, we demonstrated that POLθ plays an essential role in protecting leukemia cells from metabolically induced toxic DNA lesions triggered by formaldehyde, and it can be targeted to achieve a therapeutic effect.
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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) | 0,001 | 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 ».