A high-throughput approach to identify BRCA1-downregulating compounds to enhance PARP inhibitor sensitivity
Notice bibliographique
Résumé
PARP inhibitors (PARPi) are efficacious in BRCA1 -null tumors; however, their utility is limited in tumors with functional BRCA1. We hypothesized that pharmacologically reducing BRCA1 protein levels could enhance PARPi effectiveness in BRCA1 wild-type tumors. To identify BRCA1 downregulating agents, we generated reporter cell lines using CRISPR-mediated editing to tag endogenous BRCA1 protein with HiBiT. These reporter lines enable the sensitive measurement of BRCA1 protein levels by luminescence. Validated reporter cells were used in a pilot screen of epigenetic-modifying probes and a larger screen of more than 6,000 compounds. We identified 7 compounds that could downregulate BRCA1-HiBiT expression and synergize with olaparib. Three compounds, N-acetyl-N-acetoxy chlorobenzenesulfonamide (NANAC), A-443654, and CHIR-124, were validated to reduce BRCA1 protein levels and sensitize breast cancer cells to the toxic effects of olaparib. These results suggest that BRCA1-HiBiT reporter cells hold promise in developing agents to improve the clinical utility of PARPi.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».