Retroelement decay by the exonuclease XRN1 is a viral mimicry dependency in cancer
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,001 |
| 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.
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 tête enseignante, 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 ».