Targeting synthetic lethality between non-homologous end joining and radiation in very-high-risk medulloblastoma
Notice bibliographique
Résumé
Specific and biologically informed treatments for medulloblastoma, especially for the highly lethal TP53-mutant SHH subgroup, remain elusive, where radiotherapy is the primary treatment modality. Leveraging genome-wide CRISPR-Cas9 dropout screening in combination with lethal doses of radiotherapy, we identify loss of p53 as the main driver of radiation resistance in SHH medulloblastoma. A negative-selection CRISPR-Cas9 screen across multiple models of Trp53-deficient SHH medulloblastoma reveals a strong synthetic lethal interaction between components of the non-homologous end-joining pathway and radiation, particularly DNA-dependent protein kinase (DNA-PK) and its binding partners. Both genetic and pharmacological perturbation of DNA-PK enhance radiosensitivity in TP53-deficient SHH medulloblastoma, leading to cell death. In vivo treatment of both somatic and germline TP53-mutant SHH medulloblastoma models with peposertib, a small-molecule inhibitor of DNA-PK, significantly improves survival when combined with radiotherapy, strongly supporting further clinical investigation.
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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 ».