Targeting FEN1 to enhance efficacy of PARP inhibition in triple-negative breast cancer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Patients with triple-negative breast cancer (TNBC) have limited targeted therapeutic options. PARP inhibitors (PARPi) have demonstrated an important role for BRCA -mutant patients with early TNBC. Combination approaches with PARPi can broaden the use of PARPi to a larger cohort of TNBC patients. We selected six genes from our previously identified 63-gene signature that was associated with PARPi response. siFEN1 increased cells in G2/M arrest, DNA damage and particularly apoptosis. Targeting FEN1 with a chemical inhibitor enhanced the efficacy of PARPi in 7/10 cell lines, and synergy was demonstrated mainly in PARPi-resistant TNBC cell lines. A BRCA2 -mutant cell line with acquired resistance to olaparib (HCC1395-OlaR) was strongly synergistic, with a combination index value of 0.20. The combination of PARPi and FEN1 inhibition also showed synergy in a PARPi-resistant xenograft-derived organoid model. Two mechanisms which explain the underlying efficacy are rapid progression in DNA replication fork speed and enhancement of DNA damage. The combination induced the highest fork speed (47% difference in comparison to control, P<0.0001) when FEN1 inhibition and PARPi equally increased fork speed individually in a cell line with a pre-existing increase in replication stress. The combination also increased DNA damage at lower drug concentrations, driving response in most of the synergistic cell lines. Gene expression analysis suggested that the sensitizing role of FEN1 inhibition in PARPi-resistant cell lines may be due to downregulation of pathways including mismatch repair. Therefore, targeting FEN1 shows great therapeutic potential as a targeted combination approach, particularly in the context of PARPi-resistant TNBC.
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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) | 0,001 | 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 ».