Chemo-phosphoproteomic profiling with ATR inhibitors berzosertib and gartisertib uncovers new biomarkers and DNA damage response regulators
Notice bibliographique
Résumé
The ATR kinase protects cells against DNA damage and replication stress and represents a promising anti-cancer drug target. The ATR inhibitors (ATRi) berzosertib and gartisertib are in clinical trials for treatment of advanced solid tumours as monotherapy or in combination with genotoxic agents. However, the pharmacodynamic ATR biomarker phospho-CHK1 has shown limited sensitivity in for quantitative assessment of ATR activity in clinical trials. Therefore, better biomarkers are needed, and with this in mind we carried out quantitative phospho-proteomic screening for ATR biomarkers that are highly sensitive to berzosertib and gartisertib. Screening identified novel ATR-dependent targets in three broad classes: i) targets whose phosphorylation is highly sensitive to ATRi; ii) novel targets with known genome maintenance roles; iii) novel targets whose cellular roles are unclear, including SCAF1. We show that SCAF1 interacts with RNAPII in a phospho-dependent manner and suppresses homologous recombination in cells lacking the BRCA1 tumour suppressor. Taken together these data reveal potential new ATR biomarkers and new genome maintenance factors.
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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 | 0,001 |
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.
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 ».