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Enregistrement W4360828195 · doi:10.1126/sciadv.adf7175

Clinical PARP inhibitors allosterically induce PARP2 retention on DNA

2023· article· en· W4360828195 sur OpenAlexafffund
Marie-France Langelier, Xiaohui Lin, Shan Zha, John M. Pascal

Notice bibliographique

RevueScience Advances · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePARP inhibition in cancer therapy
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of Health
Mots-clésAllosteric regulationPARP1DNA damagePoly ADP ribose polymeraseDNADNA repairChemistryCancer researchBiologyCell biologyBiochemistryEnzymePolymerase

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PARP1 and PARP2 detect DNA breaks, which activates their catalytic production of poly(ADP-ribose) that recruits repair factors and contributes to PARP1/2 release from DNA. PARP inhibitors (PARPi) are used in cancer treatment and target PARP1/2 catalytic activity, interfering with repair and increasing PARP1/2 persistence on DNA damage. In addition, certain PARPi exert allosteric effects that increase PARP1 retention on DNA. However, no clinical PARPi exhibit this allosteric behavior toward PARP1. In contrast, we show that certain clinical PARPi exhibit an allosteric effect that retains PARP2 on DNA breaks in a manner that depends on communication between the catalytic and DNA binding regions. Using a PARP2 mutant that mimics an allosteric inhibitor effect, we observed increased PARP2 retention at cellular damage sites. The PARPi AZD5305 also exhibited a clear reverse allosteric effect on PARP2. Our results can help explain the toxicity of clinical PARPi and suggest ways to improve PARPi moving forward.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,463
Score d'incertitude au seuil0,959

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,084
Tête enseignante GPT0,424
Écart entre enseignants0,341 · 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

Citations49
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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