The synergy between alkylating agents and ERCC1–XPF inhibitors is p53 dependent
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: DNA repair plays a major role in maintaining genomic stability, thus limiting the transformation of normal cells into cancer cells. However, in cancer patients treated with DNA-targeting drugs, DNA repair can decrease efficacy by removing the damage generated by such molecules that is needed to induce pharmacological activity. Inhibiting DNA repair thus represents an interesting approach to potentiating the activity of chemotherapy in this setting. OBJECTIVES: Here, we continue the characterization of an inhibitor of the interaction between Excision Repair Cross-Complementing Rrodent repair deficiency complementation group 1 (ERCC1) and Xeroderma Pigmentousum group F (XPF) (B9), two key proteins of nucleotide excision repair. METHODS: We used various cell lines and co-incubation studies for the determination of cell survival and DNA repair capacities. RESULTS: We show that it is synergistic with other platinum derivatives than previously described, and that synergy is lacking in cells not expressing ERCC1 or XPF. Finally, a series of experiments show that potentiation is observed only in cells expressing wild-type p53. CONCLUSION: Our results confirm the mechanism of action of our ERCC1-XPF inhibitor and give important additional data on this approach to enhance the activity of already existing cancer drugs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».