Abstract IA015: Identifying and targeting synthetic lethalities of aneuploid (cancer) cells
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aneuploidy, an imbalanced number of chromosomes or chromosome arms, is a genetic hallmark of cancer cells, yet aneuploidy remains a biological enigma and a missed opportunity for cancer therapy. Aneuploid cells must cope with several types of cellular stresses, potentially creating synthetic lethalities that can be used to target aneuploid cancer cells. Here, I will describe our efforts to identify synthetic lethalities of the aneuploid state (in contrast to synthetic lethalities of specific recurrent aneuploidies. Specifically, I will focus on three recent unpublished studies, where we report that: (1) Aneuploid cells are preferentially sensitive to perturbation of the spindle assembly checkpoint (SAC) and its regulator KIF18A; the expression and activity of CDC20 determine the sensitivity to SAC inhibition. (2) Aneuploid cells depend on MAPK signaling for overcoming aneuploidy-induced DNA damage; targeting MAPK signaling can sensitize aneuploid cells to DNA damage inducing agents and to PARP inhibitors. (3) Aneuploid cells depend on RNA and protein degradation mechanisms to attenuate the cellular consequence of extra chromosomes; this renders aneuploid cells more sensitive to inhibition of nonsense-mediate decay, miRNA-mediated gene silencing, and the proteasome complex. Citation Format: Uri Ben-David. Identifying and targeting synthetic lethalities of aneuploid (cancer) cells [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference in Cancer Research: Expanding and Translating Cancer Synthetic Vulnerabilities; 2024 Jun 10-13; Montreal, Quebec, Canada. Philadelphia (PA): AACR; Mol Cancer Ther 2024;23(6 Suppl):Abstract nr IA015.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».