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Enregistrement W4409629766 · doi:10.1158/1538-7445.am2025-1467

Abstract 1467: Revealing therapeutically relevant states of cohesin through dominant-negative mutational mapping of Smc1 as a synthetic lethal anti-cancer approach

2025· article· en· W4409629766 sur OpenAlexaff
Elizabeth Stephens, Nigel J. O’Neil, Peter C. Stirling, Philip Hieter

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueUbiquitin and proteasome pathways
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCohesinCancerGeneticsBiologyComputational biologyCancer researchGeneChromosome

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Leveraging synthetic lethal interactions is an approach to selectively kill tumor cells. A SL interaction between two genes occurs when the disruption of either gene alone is viable, but the disruption of both genes simultaneously results in cell death. Although targeting SL interactions holds immense therapeutic potential, only PARP inhibitors have translated to the clinic. PARP inhibitors are unique in that they cause a gain-of-function (GoF) change in the PARP protein resulting in DNA trapping and selective cytotoxicity in BRCA1/2-mutated tumors. This study employs a novel method of dominant SL screening that aims to identify GoF protein states, modelled by missense mutations, to guide inhibitor design. Here, we evaluate the potential of the cohesin complex as a drug target. Cohesin is composed of four core subunits (SMC1, SMC3, RAD21, and STAG2) and plays roles in sister chromatid cohesion, DNA damage repair, and chromatin organization. This study shows that mutations in the C-terminal ATPase domain cause dominant effects and cluster in a druggable domain, suggesting this state could be phenocopied therapeutically. Using S. Cerevisiae as a model, dominant SL screening of a random mutagenesis library was used to identify states of the target protein, Smc1, that cause dominant lethality in a cohesin-compromised background. This revealed 17 key residues, all residing in the C-terminal ATPase domain, with specific clustering in the signature motif. Directed SL testing of 11 mutants was performed with a panel of cancer-like backgrounds. These data showed that expression of the mutants cause dominant SL in backgrounds with altered cohesin regulation, mitotic defects and replication deficiencies. Further, cell cycle analysis was performed on select mutants, showing that mutations are causing dominant G2 arrest, leading to SL cell death in a cohesin-compromised background. To test if these mutants rely on cohesin complex formation, we tested reliance on scMcd1(hsRAD21) and Smc3. Overexpressing the cohesin ring rate-limiting factor Mcd1 in conjunction with mutant protein shows worsened phenotypes, while introducing a secondary mutation that disrupts the Smc1-Smc3 interface abolishes dominant lethality. These data suggest that the mutant Smc1 proteins rely on the creation of complexes to elicit their dominant negative properties. Importantly, structural mapping reveals that the hits from the screen are conserved and map to ATP interacting residues on the human structure, revealing a potentially druggable domain. The performed mutational mapping can guide in silico molecular docking to design small molecules that can then be tested for phenocopying of the dominant state for better clinical translation. Citation Format: Elizabeth Stephens, Nigel O’Neil, Peter Stirling, Philip Hieter. Revealing therapeutically relevant states of cohesin through dominant-negative mutational mapping of Smc1 as a synthetic lethal anti-cancer approach [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 1467.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

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)0,0010,000

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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,324 · 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
Routes d'admission1
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