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Enregistrement W4409628907 · doi:10.1158/1538-7445.am2025-5407

Abstract 5407: Identifying synthetic lethality targets in DDX41-mutated MDS/AML

2025· article· en· W4409628907 sur OpenAlexaff
Vincent Maranda, Frederick S. Vizeacoumar, Franco J. Vizeacoumar, Yuliang Wu

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Myeloid Leukemia Research
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSynthetic lethalityLethalityMedicineCancer researchBiologyGeneticsDNA repairGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

DDX41 (DEAD-box helicase 41) is a member of the DEAD-box helicase family, critical for RNA metabolism and genome stability. Mutations in DDX41 are strongly associated with myelodysplastic syndrome (MDS) and acute myeloid leukemia (AML), particularly in patients carrying inherited mutations or somatic alterations. Among these, the R525H missense mutation in DDX41 is found in over 70% of affected individuals, impairing helicase activity and contributing to disease pathology. Directly targeting mutant DDX41 (e.g., R525H) with inhibitors remains challenging due to the structural similarity of mutant and wild-type (WT) proteins, as well as the conserved helicase domains shared by the 37 DEAD-box helicases in humans. To overcome these challenges, we are leveraging synthetic lethality (SL) as an innovative therapeutic strategy. Bioinformatic analyses identified potential SL partners of DDX41, including WRN and DDX23. Functional validation experiments revealed that inhibiting WRN helicase selectively impairs the growth of DDX41-deficient cells. In DDX41-knockout HeLa cells, treatment with WRN inhibitors NSC 617145 and HRO761 significantly reduced cell growth compared to WT controls. Similarly, in DDX41-knockdown U2OS cells, WRN inhibitors markedly inhibited cell proliferation compared to WT cells. Future studies aim to elucidate the molecular mechanisms underlying SL interactions between DDX41 and its partners, providing insights into the therapeutic potential of targeting these vulnerabilities. This work offers a promising avenue for developing novel treatments for MDS/AML patients harboring DDX41 mutations, ultimately improving clinical outcomes. Citation Format: Sohaumn Mondal, Shizuo Yang, Vincent Maranda, Frederick Vizeacoumar, Franco Vizeacoumar, Yuliang Wu. Identifying synthetic lethality targets in DDX41-mutated MDS/AML [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 5407.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
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)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,105
Tête enseignante GPT0,471
Écart entre enseignants0,367 · 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'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

Citations0
Publié2025
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