Artemis (DCLRE1C) Acts as a Target to Enhance Radiotherapy Response in Triple-Negative Breast Cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/OBJECTIVES: The lack of canonical biomarkers and strategies to target radioresistance contribute to poor patient outcomes in triple-negative breast cancer (TNBC). Identifying and targeting novel radioresistance genes will benefit in enhancing radiotherapy response and treatment outcomes in TNBC patients. METHODS: A genome-wide CRISPR screen was performed to identify radioresistance genes in the TNBC cell line. An in vitro clonogenic assay was used to assess the antiproliferative effects of Artemis knockout or pharmacologic inhibition of Artemis, either alone or in combination with RT. Tumor doubling time and animal survival were assessed using an in vivo xenograft model. RNA-seq analysis was performed to identify genes and pathways deregulated under Artemis knockout conditions, both alone and in combination with RT. Cellular senescence was evaluated using a β-galactosidase assay. RESULTS: Our CRISPR screen identified Artemis as a top hit in RT-treated TNBC cells, whose depletion led to radiosensitization in TNBC. Artemis knockout significantly reduced cell proliferation and enhanced the antiproliferative effects of RT in vitro. Compared to mice-bearing control MDA-MB-231 xenografts, Artemis knockout exhibited prolonged survival that was further enhanced with RT. Bulk RNA-sequencing indicated that the antiproliferative and radiosensitization effects of Artemis depletion were mediated by the activation of cellular senescence which was confirmed with a β-galactosidase assay. CONCLUSIONS: Taken together, our results highlight the critical role of Artemis in TNBC cell proliferation and response to radiation. Our findings identify Artemis as a potential biomarker indicative of sensitivity to radiation and a putative target that could be inhibited to enhance the efficacy of RT in TNBC.
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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 | 0,001 |
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 ».