CRISPR screens reveal genetic determinants of PARP inhibitor sensitivity and resistance in prostate cancer
Notice bibliographique
Résumé
Prostate cancer harboring BRCA1/2 mutations are often exceptionally sensitive to PARP inhibitors. However, genomic alterations in other DNA damage response genes have not been consistently predictive of clinical response to PARP inhibition. Here, we perform genome-wide CRISPR-Cas9 knockout screens in BRCA1/2-proficient prostate cancer cells and identify previously unknown genes whose loss has a profound impact on PARP inhibitor response. Specifically, MMS22L deletion, frequently observed (up to 14%) in prostate cancer, renders cells hypersensitive to PARP inhibitors by disrupting RAD51 loading required for homologous recombination repair, although this response is TP53-dependent. Unexpectedly, loss of CHEK2 confers resistance rather than sensitivity to PARP inhibition through increased expression of BRCA2, a target of CHEK2-TP53-E2F7-mediated transcriptional repression. Combined PARP and ATR inhibition overcomes PARP inhibitor resistance caused by CHEK2 loss. Our findings may inform the use of PARP inhibitors beyond BRCA1/2-deficient tumors and support reevaluation of current biomarkers for PARP inhibition in prostate cancer.
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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) | 0,002 | 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 ».