DFFB suppresses interferon to enable cancer persister cell regrowth
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Oncogene targeted cancer therapies can provide deep responses but frequently suffer from acquired resistance. 1 Therapeutic approaches to treat tumours which have acquired drug resistance are complicated by continual tumour evolution and multiple co-occurring resistance mechanisms. 2,3 Rather than treating resistance after it emerges, it may possible to prevent it by inhibiting the adaptive processes which initiate resistance but these are poorly understood. 4 Here we report that residual cancer persister cells that survive oncogene targeted therapy are growth arrested by drug stress-induced intrinsic Type I interferon (IFN) signaling. To escape growth arrest, persister cells leverage apoptotic machinery to transcriptionally suppress interferon-stimulated genes (ISGs). Mechanistically, persister cells sublethally engage apoptotic caspases to activate DNA endonuclease DNA Fragmentation Factor B (DFFB, also known as Caspase-Activated DNase (CAD)) which induces DNA damage, mutagenesis, and stress response factor Activating Transcription Factor 3 (ATF3). ATF3 limits Activator Protein-1 (AP1)-mediated ISG expression sufficiently to allow persister cell regrowth. Persister cells deficient in DFFB or ATF3 exhibit high ISG expression and are consequently unable to regrow. Therefore, sublethal apoptotic stress paradoxically promotes regrowth of residual cancer cells that survive drug treatment.
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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) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».