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Enregistrement W4362591466 · doi:10.1101/2023.03.30.531699

Retroelement decay by the exonuclease XRN1 is a viral mimicry dependency in cancer

2023· preprint· en· W4362591466 sur OpenAlexaff
Amir Hosseini, Håvard T. Lindholm, Raymond Chen, Parinaz Mehdipour, Sajid A. Marhon, Charles A. Ishak, Daniel D. De Carvalho

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA regulation and disease
Établissements canadiensUniversity of TorontoPrincess Margaret Cancer CentreUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyRNA silencingRNA interferenceMolecular mimicryCell biologyRNAGeneGeneticsImmune system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Viral mimicry describes the immune response induced by endogenous stimuli such as dsRNA formed by endogenous retroelements. Activation of viral mimicry has the potential to kill cancer cells or augment anti-tumor immune response. Paradoxically, cancer cells frequently present a dysregulated epigenome, leading to increased expression of retroelements. We previously found that ADAR1 p150 upregulation is an adaptation mechanism to tolerate high retroelement-derived dsRNA levels, leading to a druggable dependency. Here, we systematically identified novel mechanisms of viral mimicry adaptation associated with cancer cell dependencies. We correlated the gene knockout sensitivity from the DepMap dataset and interferon stimulated gene (ISG) expression in the Cancer Cell Line Encyclopedia (CCLE) dataset of 1005 human cell lines and identified pathways such as RNA modification and nucleic acid metabolism. Among the top hits was the RNA decay protein XRN1 as an essential gene for the survival of a subset of cancer cell lines. XRN1-sensitive cancer cell lines have a high level of cytosolic dsRNA and high ISG expression. Furthermore, sensitivity to XRN1 knockout was mediated by MAVS and PKR activation, indicating that the cells die due to XRN1-dependent induction of viral mimicry. XRN1-resistant cell lines had low basal dsRNA levels, but became synthetically dependent on XRN1 upon treatment with viral mimicry inducing drugs such as 5-AZA-CdR or palbociclib. Finally, XRN1-dependency is partly independent of ADAR1 activity. These results confirm the potential for our ISG correlation analysis to discover novel regulators of viral mimicry and show that XRN1 activation is an adaptive mechanism to control high dsRNA stress induced by dysregulated retroelements in cancer cells and creates a dependency that can be explored for novel cancer therapies.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,244
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,234 · 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.

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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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