Challenges and opportunities for oncology drug repurposing informed by synthetic lethality
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Although two-thirds of cancers arise from loss-of-function mutations in tumor suppressor genes, there are few approved targeted therapies linked to these alterations. Synthetic lethality offers a promising strategy to treat such cancers by targeting vulnerabilities unique to cancer cells with these mutations. To identify clinically relevant synthetic lethal interactions, we analyzed genome-wide CRISPR/Cas9 knock-out (KO) viability screens from the Cancer Dependency Map and evaluated their clinical relevance in patient tumors through mutual exclusivity, a pattern indicative of synthetic lethality. Indeed, we found significant enrichment of mutual exclusivity for interactions involving cancer driver genes compared to non-driver mutations. To identify therapeutic opportunities, we integrated drug sensitivity data to identify inhibitors that mimic the effects of CRISPR-mediated KO. This approach revealed potential drug repurposing opportunities, including BRD2 inhibitors for bladder cancers with ARID1A mutations and SIN3A-mutated cell lines showing sensitivity to nicotinamide phosphoribosyltransferase (NAMPT) inhibitors. However, we discovered that pharmacological inhibitors often fail to phenocopy KO of matched drug targets, with only a small fraction of drugs inducing similar effects. This discrepancy reveals fundamental differences between pharmacological and genetic perturbations, emphasizing the need for approaches that directly assess the interplay of loss-of-function mutations and drug activity in cancer models.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 découle