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Enregistrement W4406386861 · doi:10.1126/sciadv.adn2811

SMARCA4 regulates the NK-mediated killing of senescent cells

2025· article· en· W4406386861 sur OpenAlexaff
Virinder Reen, Mariantonietta D’Ambrosio, Pia Pernille Søgaard, Katie Tyson, Bryony Leeke, I Clément, Isabel CA Dye, Joaquim Pombo, Adam Kuba, Yemin Lan, Janice Burr, Ida Bomann, Maria Kalyva, Jodie Birch, Sanjay Khadayate, George R. Young, Diane Provencher, Anne‐Marie Mes‐Masson, Santiago Vernia, Nicholas McGranahan, Hugh J.M. Brady, Françis Rodier, Raffaella Nativio, Michelle Percharde, Iain A. McNeish, Jesús Gil

Notice bibliographique

RevueScience Advances · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueChromatin Remodeling and Cancer
Établissements canadiensUniversité de MontréalCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesWellcome Trust
Mots-clésCell biologyBiologyImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Induction of senescence by chemotherapeutic agents arrests cancer cells and activates immune surveillance responses to contribute to therapy outcomes. In this investigation, we searched for ways to enhance the NK-mediated elimination of senescent cells. We used a staggered screen approach, first identifying siRNAs potentiating the secretion of immunomodulatory cytokines to later test for their ability to enhance NK-mediated killing of senescent cells. We identified that genetic or pharmacological inhibition of SMARCA4 enhanced senescent cell elimination by NK cells. SMARCA4 expression is elevated during senescence and its inhibition derepresses repetitive elements, inducing the SASP via activation of cGAS/STING and MAVS/MDA5 pathways. Moreover, a PROTAC targeting SMARCA4 synergized with cisplatin to increase the infiltration of CD8 T cells and mature, activated NK cells in an immunocompetent model of ovarian cancer. Our results indicate that SMARCA4 inhibitors enhance NK-mediated surveillance of senescent cells and may represent senotherapeutic interventions for ovarian cancer.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,177

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,260 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations14
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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