PRMT5 is an actionable therapeutic target in CDK4/6 inhibitor-resistant ER+/RB-deficient breast cancer
Notice bibliographique
Résumé
CDK4/6 inhibitors (CDK4/6i) have improved survival of patients with estrogen receptor-positive (ER+) breast cancer. However, patients treated with CDK4/6i eventually develop drug resistance and progress. RB1 loss-of-function alterations confer resistance to CDK4/6i, but the optimal therapy for these patients is unclear. Through a genome-wide CRISPR screen, we identify protein arginine methyltransferase 5 (PRMT5) as a molecular vulnerability in ER+/RB1-knockout breast cancer cells. Inhibition of PRMT5 blocks the G1-to-S transition in the cell cycle independent of RB, leading to growth arrest in RB1-knockout cells. Proteomics analysis uncovers fused in sarcoma (FUS) as a downstream effector of PRMT5. Inhibition of PRMT5 results in dissociation of FUS from RNA polymerase II, leading to hyperphosphorylation of serine 2 in RNA polymerase II, intron retention, and subsequent downregulation of proteins involved in DNA synthesis. Furthermore, treatment with the PRMT5 inhibitor pemrametostat and a selective ER degrader fulvestrant synergistically inhibits growth of ER+/RB-deficient cell-derived and patient-derived xenografts. These findings highlight dual ER and PRMT5 blockade as a potential therapeutic strategy to overcome resistance to CDK4/6i in ER+/RB-deficient breast cancer.
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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 ».