Genome‐Wide Screening in Haploid Stem Cells Reveals Synthetic Lethality Targeting <scp> <i>MLH1</i> </scp> and <scp> <i>TP53</i> </scp> Deficient Tumours
Notice bibliographique
Résumé
Synthetic lethality is defined as a type of genetic interaction where the combination of two genetic events results in cell death, whereas each of them separately does not. Synthetic lethality can be a useful tool in personalised oncology. MLH1 is a cancer-related gene that has a central role in DNA mismatch-repair and TP53 is the most frequently mutated gene in cancer. To identify genetic events that can lead to tumour death once either MLH1 or TP53 is mutated, a genome-wide genetic screening was performed. Thus, mutations in all protein-coding genes were introduced into haploid human embryonic stem cells (hESCs) with and without loss-of-function mutations in the MLH1 or TP53 genes. These experiments uncovered a list of putative hits with EXO1, NR5A2, and PLK2 genes for MLH1, and MYH10 gene for TP53 emerging as the most promising candidates. Synthetic lethal interactions of these genes were validated genetically or chemically using small molecules that inhibit these genes. The specific effects of SR1848, which inhibits NR5A2, ON1231320 or BI2536, which inhibits PLK2, and blebbistatin, which inhibits MYH10, were further validated in cancer cell lines. Finally, animal studies with CCL xenografts showed the selective effect of the small molecule BI2536 on MLH1-null tumours and of blebbistatin on TP53-mutated tumours. Thus, demonstrating their potential for personalised medicine, and the robustness of genetic screening in haploid hESCs in the context of cancer therapeutics.
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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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».