DNA-PK inhibition extends the therapeutic effects of Top2 poisoning to non-proliferating cells, increasing activity at a cost
Notice bibliographique
Résumé
Type II topoisomerase (Top2) poisoning therapy is used to treat a broad range of cancers via induction of double strand breaks (DSBs) in cells undergoing replication and transcription. Preventing the repair of DSBs via inhibition of DNA-PK, an inhibitor of non-homologous end-joining (NHEJ), increases cell kill with Top2 poisons and has led to the initiation of several clinical trials. To elucidate the cellular mechanisms leading to synergistic activity of dual DNA-PK/Top2 inhibition we looked at their effects in cycling versus non-cycling cells, in 3D spheroids and in xenograft models. Combined DNA-PK/Top2 inhibition was found to not only increase the cell kill in proliferating cells, the cell population that is typically most vulnerable to Top2 poisoning, but also in non-proliferative but transcriptionally active cells. This effect was observed in both cancer and normal tissue models, killing more cells than high concentrations of etoposide alone. The combination treatment delayed tumor growth in mice compared to Top2 poisoning alone, but also led to increased toxicity. These findings demonstrate sensitization of Top2β-expressing, non-cycling cells to Top2 poisoning by DNA-PK inhibition. Expansion of the target cell population of Top2 poison treatment to include non-proliferating cells via combination with DNA damage repair inhibitors has implications for efficacy and toxicity of these combinations, including for inhibitors of DNA-PK currently in clinical trial.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».