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Enregistrement W4399505248 · doi:10.1158/1538-8514.synthleth24-pr008

Abstract PR008: Targeting mechanisms of dosage compensation to selectively kill aneuploid cancer cells

2024· article· en· W4399505248 sur OpenAlexaboutno aff
Hajime Okada, Eran Sdeor, Miriam Karmon, Erez Y. Levanon, Uri Ben-David

Notice bibliographique

RevueMolecular Cancer Therapeutics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA regulation and disease
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyAneuploidyCancer cellGene dosageCellular stress responseRNA-binding proteinStress granuleCancerRNADosage compensationGeneticsCell biologyGeneGene expressionCancer researchTranslation (biology)Molecular biologyChromosomeMessenger RNAFight-or-flight response

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Aneuploidy is an abnormal chromosome composition and a general hallmark of human cancer. Aneuploidy causes detrimental cellular stresses, but cancer cells evolve to cope with these stresses. Consequently, targeting such mitigation mechanisms is a promising potential therapeutic strategy. As an abnormal dosage of gene products from altered chromosomes can cause RNA and proteotoxic stress, dosage compensation (DC) of imbalanced gene products was reported to mitigate these stresses in aneuploid cells. However, the mechanisms that regulate DC remain elusive. To address these mechanisms, we focused on the role(s) of stress granules (SGs) and RNA binding proteins (RBPs) in aneuploid cancer cells. Our recent study revealed that aneuploid cancer cells preferentially depend on RNA and protein metabolism, and need to attenuate translation in order to cope with proteotoxic stress (Ippolito & Zerbib et al. bioRxiv 2023). In yeast, it has been previously reported that Ssd1, one of the RBPs localized in P-bodies, is indispensable to tolerating aneuploidy stress. Based on these findings, we set out to explore SGs as potential regulators of gene expression in aneuploid cancer cells. As expected, we revealed that SGs emerged in cells under acute aneuploidy stress induced by chromosome mis-segregation. These results imply that SGs are formed in cells during and right after aneuploidization, potentially as a way to mediate DC and ameliorate aneuploidy-induced cellular stress. To gain further insight into RNA regulation in aneuploid cells, we analyzed the essentiality of RBPs across cancer cell lines. We found that the RNA-editing enzyme ADAR, a suppressor of SG formation, is preferentially essential in aneuploid cancer cells. Remarkably, ADAR disruption synergized with acute aneuploidy stress to induce SGs, and ADAR exhibited increased RNA editing activity following chromosome mis-segregation. Our results suggest that SGs and their suppressor ADAR might contribute to ameliorating acute aneuploidy-induced stress. We are currently investigating the target RNAs regulated by SGs and ADAR and examining their functional role(s) in DC, with the goal of uncovering potential synthetic lethalities associated with aneuploidy in cancer cells. Citation Format: Hajime Okada, Eran Sdeor, Miriam Karmon, Erez Levanon, Uri Ben-David. Targeting mechanisms of dosage compensation to selectively kill 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 PR008.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,271 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
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