Dominant-negative <i>TP53</i> mutations potentiated by the HSF1-regulated proteostasis network
Notice bibliographique
Résumé
Protein mutational landscapes are sculpted by the impacts of the resulting amino acid substitutions on the protein's stability and folding or aggregation kinetics. These properties can, in turn, be modulated by the composition and activities of the cellular proteostasis network. Heat shock factor 1 (HSF1) is the master regulator of the cytosolic and nuclear proteostasis networks, dynamically tuning the expression of cytosolic and nuclear chaperones and quality control factors to meet demand. Chronic increases in HSF1 levels and activity are prominent hallmarks of cancer cells. One plausible explanation for this observation is that the consequent upregulation of proteostasis factors could biophysically facilitate the acquisition of oncogenic mutations. Here, we experimentally evaluate the impacts of chronic HSF1 activation on the mutational landscape accessible to the quintessential oncoprotein p53. Specifically, we apply quantitative deep mutational scanning of p53 to assess how HSF1 activation shapes the mutational pathways by which p53 can escape cytotoxic pressure conferred by the small molecule nutlin-3, which is a potent antagonist of the p53 negative regulator MDM2. We find that activation of HSF1 broadly increases the fitness of dominant-negative substitutions within p53. This effect of HSF1 activation was particularly notable for non-conservative, biophysically unfavorable amino acid substitutions within buried regions of the p53 DNA-binding domain. These results indicate that chronic HSF1 activation profoundly shapes the oncogenic mutational landscape, preferentially supporting the acquisition of cancer-associated substitutions that are biophysically destabilizing. Along with providing the first experimental and quantitative insights into how HSF1 influences oncoprotein mutational spectra, these findings also implicate HSF1 inhibition as a strategy to reduce the accessibility of mutations that drive chemotherapeutic resistance and metastasis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
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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) | 0,001 | 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.
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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 ».