Abstract P1-06-02: Identifying hypermethylated tumor suppressor genes in breast cancer with an in vivo total genome knockdown screen
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Changes in gene expression are required for the progression of breast cancer; and DNA methylation, which silences tumor suppressor genes, is often responsible for these changes. Several de-methylating/DNA synthesis inhibiting drugs (such as decitabine) are potential breast cancer therapies; however, for their application to be successful, we need to identify which patients would most benefit from these treatments. To accomplish this, the critical genes, which must be silenced by hypermethylation in order for breast cancer to progress, need to be identified. For this purpose, we have performed an in vivo total genome knockdown screen. A genome-wide lentiviral-based shRNA screen was performed with breast cancer cell line MDA-MB-231 tumors implanted in the mammary fat pads of female NOD/SCID mice, with or without decitabine treatment (50mg/kg). The resulting tumors were harvested and shRNA sequences retrieved and hybridized to a Decode microarray, allowing for the identification of shRNA sequences that were enriched or depleted under decitabine treatment. The enriched shRNA sequences likely target genes of two categories: 1) they are methylated in the tumor and when expressed have tumor suppressive function, or 2) they are required for decitabine-mediated DNA synthesis inhibition and apoptosis. To determine if the shRNA-targeted genes identified in the screen fall within category 1 or 2, further analysis was done using GEO datasets for methylation in breast cancer cell lines, primary tumors, and normal breast tissues. In replicates of 6 mice, 111 shRNA sequences were enriched more than 2-fold in 5/6 mice. Of the 111 genes, 29 genes showed significant enrichment (p<0.05) in the decitabine-treated tumors. Using the GEO datasets, 19 of those significantly enriched genes fit a tumor suppressor methylation profile and merit further investigation of their methylation status in the MDA-MB-231 cell line. The remaining enriched genes may play a role in DNA synthesis inhibition and apoptosis- this will be confirmed with in vitro apoptosis assays. DAVID analyses did not reveal any functional clustering of the genes of interest, but did implicate several pathways that involved a single potential hypermethylated tumor suppressor gene. We have identified several genes that are hypermethylated in breast cancer and are potentially involved in tumor progression. Confirmation experiments will reveal a list of genes that when found hypermethylated in patient tumors would identify candidate breast cancer patients who would benefit from decitabine treatment. Citation Format: Margaret Thomas, Krysta Coyle, Mohammad Sultan, Luzhe Pan, Dae-Gyun Ahn, Patrick Lee, Carman Giacomantonio, Paola Marcato. Identifying hypermethylated tumor suppressor genes in breast cancer with an in vivo total genome knockdown screen [abstract]. In: Proceedings of the Thirty-Seventh Annual CTRC-AACR San Antonio Breast Cancer Symposium: 2014 Dec 9-13; San Antonio, TX. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2015;75(9 Suppl):Abstract nr P1-06-02.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».