RNF8 ubiquitylation of XRN2 facilitates R-loop resolution and restrains genomic instability in BRCA1 mutant cells
Notice bibliographique
Résumé
Breast cancer linked with BRCA1/2 mutations commonly recur and resist current therapies, including PARP inhibitors. Given the lack of effective targeted therapies for BRCA1-mutant cancers, we sought to identify novel targets to selectively kill these cancers. Here, we report that loss of RNF8 significantly protects Brca1-mutant mice against mammary tumorigenesis. RNF8 deficiency in human BRCA1-mutant breast cancer cells was found to promote R-loop accumulation and replication fork instability, leading to increased DNA damage, senescence, and synthetic lethality. Mechanistically, RNF8 interacts with XRN2, which is crucial for transcription termination and R-loop resolution. We report that RNF8 ubiquitylates XRN2 to facilitate its recruitment to R-loop-prone genomic loci and that RNF8 deficiency in BRCA1-mutant breast cancer cells decreases XRN2 occupancy at R-loop-prone sites, thereby promoting R-loop accumulation, transcription-replication collisions, excessive genomic instability, and cancer cell death. Collectively, our work identifies a synthetic lethal interaction between RNF8 and BRCA1, which is mediated by a pathological accumulation of R-loops.
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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 ».