TOPORS E3 ligase mediates resistance to hypomethylating agent cytotoxicity in acute myeloid leukemia cells
Notice bibliographique
Résumé
Hypomethylating agents (HMAs) are frontline therapies for Myelodysplastic Neoplasms (MDS) and Acute Myeloid Leukemia (AML). However, acquired resistance and treatment failure are commonplace. To address this, we perform a genome-wide CRISPR-Cas9 screen in a human MDS-derived cell line, MDS-L, and identify TOPORS as a loss-of-function target that synergizes with HMAs, reducing leukemic burden and improving survival in xenograft models. We demonstrate that depletion of TOPORS mediates sensitivity to HMAs by predisposing leukemic blasts to an impaired DNA damage response (DDR) accompanied by an accumulation of SUMOylated DNMT1 in HMA-treated TOPORS-depleted cells. The combination of HMAs with targeting of TOPORS does not impair healthy hematopoiesis. While inhibitors of TOPORS are unavailable, we show that inhibition of protein SUMOylation with TAK-981 partially phenocopies HMA-sensitivity and DDR impairment. Overall, our data suggest that the combination of HMAs with inhibition of SUMOylation or TOPORS is a rational treatment option for High-Risk MDS (HR-MDS) or AML. Hypomethylating agents (HMAs) are frontline therapy for Myelodysplasia, but their efficacy is limited. Here, the authors show that depleting the dual E3-ligase TOPORS synergizes with HMAs by enhancing DNA damage in leukemia cells, improving survival in mouse models without preventing healthy hematopoiesis.
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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) | 0,002 | 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 ».