Myt1 overexpression mediates resistance to cell cycle and DNA damage checkpoint kinase inhibitors
Notice bibliographique
Résumé
Cell cycle checkpoint kinases serve as important therapeutic targets for various cancers. When they are inhibited by small molecules, checkpoint abrogation can induce cell death or further sensitize cancer cells to other genotoxic therapies. Particularly aberrant Cdk1 activation at the G2/M checkpoint by kinase inhibitors causing unscheduled mitotic entry and mitotic arrest was found to lead to DNA damage and cell death selectively in cancer cells. Promising drugs inhibiting kinases like Wee1 (Adavosertib), Wee1+Myt1 (PD166285), ATR (AZD6738) and Chk1 (UCN-01) have been developed, but clinical data has shown variable efficacy for them with poorly understood mechanisms of resistance. Our lab recently identified Myt1 as a predictive biomarker of acquired resistance to the Wee1 kinase inhibitor, Adavosertib. Here, we investigate the role of Myt1 overexpression in promoting resistance to inhibitors (PD166285, UCN-01 and AZD6738) of other kinases regulating cell cycle progression. We demonstrate that Myt1 confers resistance by compensating Cdk1 inhibition in the presence of these different kinase inhibitors. Myt1 overexpression leads to reduced premature mitotic entry and decreased length of mitosis eventually leading to increased survival rates in Adavosertib treated cells. Elevated Myt1 levels also conferred resistance to inhibitors of ATR or Chk1 inhibitor. Our data supports that Myt1 overexpression is a common mechanism by which cancer cells can acquire resistance to a variety of drugs entering the clinic that aim to induce mitotic catastrophe by abrogating the G2/M checkpoint.
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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 ».