Integrated genetic screening reveals FEN1 as a driver of stemness and temozolomide resistance in glioblastoma
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Glioblastoma (GBM) is a lethal brain tumor with limited response to standard of care chemoradiotherapy. In this study, we conducted genome-wide CRISPR knockout screening in patient-derived glioblastoma stem cells (GSCs) to identify genetic dependencies of cell survival and therapy resistance. Our screening identified flap endonuclease 1 (FEN1) as a key driver of GSC survival, with enhanced dependency under temozolomide (TMZ) treatment. Genetic perturbation of FEN1 reduced GSC self-renewal and proliferation in vitro, and prolonged survival in a patient-derived xenograft model of GBM. FEN1 inhibition (FEN1i) preferentially affected highly aggressive or recurrent GBM models compared with less aggressive GBMs and healthy neural stem cells. Moreover, FEN1 inhibition synergized with TMZ only in these aggressive FEN1i-sensitive GSCs, providing cancer-selective killing and TMZ sensitization in the most untreatable of GBMs. Mechanistically, FEN1i-sensitive GSCs exhibited greater proliferation and sphere formation, while stalling their proliferation conferred resistance to FEN1 inhibition. Single-cell transcriptomics further linked FEN1 expression to stemness and the DNA damage response, elucidating broader determinants of FEN1 dependency. These findings establish FEN1 as a promising therapeutic target in GBM, offering a strategy for both selective targeting and enhancement of TMZ efficacy in aggressive cancers. Statement of Significance This study identifies FEN1 as a key vulnerability of glioblastoma stem cells, revealing its role in therapy resistance and stemness, and proposes FEN1 inhibition as a strategy to enhance temozolomide efficacy.
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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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».