Loss of SYNCRIP unleashes APOBEC-driven mutagenesis, tumor heterogeneity, and AR-targeted therapy resistance in prostate cancer
Notice bibliographique
Résumé
Tumor mutational burden and heterogeneity has been suggested to fuel resistance to many targeted therapies. The cytosine deaminase APOBEC proteins have been implicated in the mutational signatures of more than 70% of human cancers. However, the mechanism underlying how cancer cells hijack the APOBEC mediated mutagenesis machinery to promote tumor heterogeneity, and thereby foster therapy resistance remains unclear. We identify SYNCRIP as an endogenous molecular brake which suppresses APOBEC-driven mutagenesis in prostate cancer (PCa). Overactivated APOBEC3B, in SYNCRIP-deficient PCa cells, is a key mutator, representing the molecular source of driver mutations in some frequently mutated genes in PCa, including FOXA1, EP300. Functional screening identifies eight crucial drivers for androgen receptor (AR)-targeted therapy resistance in PCa that are mutated by APOBEC3B: BRD7, CBX8, EP300, FOXA1, HDAC5, HSF4, STAT3, and AR. These results uncover a cell-intrinsic mechanism that unleashes APOBEC-driven mutagenesis, which plays a significant role in conferring AR-targeted therapy resistance in PCa.
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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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».