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Enregistrement W4409625604 · doi:10.1158/1538-7445.am2025-3801

Abstract 3801: Serine starvation inhibits SRSF protein expression and modulates RNA splicing in breast cancer cells

2025· article· en· W4409625604 sur OpenAlexaff
Philippa Burns, Negar Tabatabaei, Laura M. Selfors, Aanshi Vashi, Debolanle O. Dahunsi, Patrick J. Murphy, Soroush Tahmasebi, Jonathan L. Coloff

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA modifications and cancer
Établissements canadiensUniversity of Prince Edward Island
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRNA splicingBreast cancerSerineProtein expressionCancer researchRNA-binding proteinCancerRNAChemistryCell biologyBiologyMolecular biologyBiochemistryPhosphorylationGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Breast cancer is the most common cancer in women worldwide, and luminal/estrogen receptor positive (ER+) breast cancer accounts for ∼50% of breast cancer deaths. Our lab has identified serine auxotrophy as a metabolic vulnerability of luminal/ER+ breast tumors due to low levels of the serine synthesis enzyme phosphoserine aminotransferase 1 (PSAT1). Serine is critically important for cancer cell growth due to its multiple downstream functions in protein, nucleotide, and lipid biosynthesis. There is considerable interest in starving serine auxotrophic tumors of serine for therapy, including an ongoing clinical trial in pancreatic cancer. While the metabolic effects of serine starvation have been extensively investigated, our goal is to better understand how serine starvation affects protein synthesis and expression. We found that serine starvation inhibits global translation, while inducing adaptive translation of ATF4, and causes ribosome stalling and fall-off at serine TCC codons. Analysis of changes in the proteome upon serine starvation in auxotrophic luminal breast cancer cells shows that serine-rich proteins are particularly sensitive to serine starvation; this includes the serine/arginine-rich splicing factor (SRSF) family that are important regulators of mRNA splicing. Accordingly, replicate multivariate analysis of transcript splicing (rMATS) on RNA-sequencing data suggests that serine starvation dramatically changes alternative mRNA splicing in multiple breast cancer cell lines, with many differential splicing events being conserved across cell lines. These results have led to our current hypothesis that serine starvation induces splicing changes due to reduced translation of serine-rich members of the SRSF family (such as SRSF6), which ultimately impacts DNA damage and cell survival. We believe that SRSF6 depletion and subsequent alteration of RNA splicing upon serine starvation may sensitize to DNA damaging agents (e.g., chemotherapy). Citation Format: Philippa Burns, Negar Tabatabaei, Laura Selfors, Aanshi Vashi, Debolanle O. Dahunsi, Patrick Murphy, Soroush Tahmasebi, Jonathan Coloff. Serine starvation inhibits SRSF protein expression and modulates RNA splicing in breast cancer cells [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2025; Part 1 (Regular Abstracts); 2025 Apr 25-30; Chicago, IL. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2025;85(8_Suppl_1):Abstract nr 3801.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0030,001

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,330 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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