Abstract B24: Using a unique genetically modified ovarian cancer cell line model to identify the targets for siRNA directed therapies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We reported that though >90% of high-grade serous ovarian carcinomas (HGSC) harbor somatic TP53 mutations, cases with missense mutations have significantly longer progression free and overall survival than cases with “null” mutations, and that HGSCs defined by TP53 mutation type exhibit unique differences in their genomic landscapes. Large-scale molecular genetic analyses by The Cancer Atlas Group (TCGA) have identified numerous genes/molecular pathways that could be targeted for therapy in HGSC. A large number of candidates were reported, whereby the results were affected by heterogeneity of samples. We have analyzed the transcriptomes from a unique HGSC cell line model with altered in vivo tumorigenic and in vitro growth characteristics to understand the biology of HGSC as we have shown in previous analyses that the pathways affected intersected those found altered in tumors. We posit that investigating phenotypically defined cancer cell line models could facilitate the identification of targets for siRNA-based therapeutics (as an example). Towards this goal, we have characterized the transcriptomes (n~700 RNAs) derived from our parental HGSC cell line model and derived genetically modified cell lines. The cell line was derived from long term passage of ovarian ascites, harbors a somatic missense TP53 mutation and exhibits suppression of tumorigenicity in murine models. The genetically modified derivative cell lines have lost tumorigenic potential and exhibit altered growth characteristics. We compared their transcriptomes, derived a list a genes correlated with these alterations and then compared them to transcriptomes from public data sets: ovarian surface epithelial cells (n=10) and HGSC (n=56); and (2) TCGA samples (n~300). A defined list of known and new genes was identified by these comparative analyses pointing to targets that could be used to affect tumorigenic potential. The genetically modified model provides a new avenue of research that has the potential to elucidate pathways important in HGSC, especially those involved in tumorigenicity, as well as define targets for the development of RNA-based targeted therapeutics. Citation Format: Patricia N. Tonin, Celia MT Greenwood, Diane MT Provencher, Anne-Marie Mes-Masson. Using a unique genetically modified ovarian cancer cell line model to identify the targets for siRNA directed therapies. [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference on Advances in Ovarian Cancer Research: From Concept to Clinic; Sep 18-21, 2013; Miami, FL. Philadelphia (PA): AACR; Clin Cancer Res 2013;19(19 Suppl):Abstract nr B24.
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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) | 0,001 | 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 ».