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Enregistrement W2281699589 · doi:10.1158/1538-7445.transcagen-a2-07

Abstract A2-07: Integrative functional genomics of breast cancer

2015· article· en· W2281699589 sur OpenAlexaff
Richard Marcotte, Azin Sayad, Cathy Iorio, Jason Moffat, Benjamin G. Neel

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGene expression and cancer classification
Établissements canadiensUniversity of TorontoPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSynthetic lethalityDruggabilityBreast cancerCancerSmall hairpin RNABiologyEpigeneticsCancer researchSomatic cellComputational biologyGeneGenomicsFunctional genomicsCopy-number variationDrug discoveryGeneticsBioinformaticsGenomeGene knockdownDNA repair

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Breast cancer is the most common invasive malignancy and second leading cause of cancer death in women. Earlier detection and better therapy have led to >85% 5-year survival. Still, half of affected women will die from breast cancer, reflecting incomplete knowledge of how to target this disease. Large-scale genomic technologies enable the identification of genetic/epigenetic abnormalities, but defining which defects are functionally important remains challenging. In addition, the products of many oncogenes and tumor suppressor genes are not “druggable”. However, such abnormalities can cause unanticipated gene/pathway dependencies (“synthetic lethality”), providing alternate avenues for drug development. Lentiviral-based shRNA libraries enable genome-wide screening of cultured cancer cells in a pooled format, facilitating the identification of genes necessary for cancer cell proliferation and survival in cultured cells. If enough lines are tested and companion genomic data are available, “functional” and “genomic” signatures can be compared. Such information can suggest new drug targets, partnered to specific biomarkers. We screened a panel of > 75 breast cancer cell lines using an 80,000 lentiviral shRNA library targeting 16,000 genes, and integrated the screen results with gene expression, somatic copy-number alteration (SCNA), miRNA expression, somatic mutation and reverse-phase protein array (RPPA) data derived from the same lines. We also developed a new mixed effect regression model (siMEM) that provides increased power for interrogating screen results. The resultant analyses reveal several general features associated with pooled shRNA screens: 1) Increased gene expression, when associated with increased essentiality, specifically enriches for known and novel driver genes. Conversely, high gene expression decreases essentiality for numerous housekeeping genes, likely because of shRNA titration; 2) Increased essentiality with heterozygous copy loss expands the number of reported CYCLOPS and GO genes; 3) Integration of essentiality with recurrent SCNAs identifies novel cis and trans dependencies, suggesting new driver genes and synthetic lethal interactions, respectively. In addition, we identified several classes of gene “dropouts” that are required for survival or growth of most cell lines, irrespective of subtype and several “subtype-specific” genes, whose essentiality is restricted to a defined subtype. These include well-known subtype-specific genes, as well new ones, such as BRD4. We confirmed that BRD4 associates with the estrogen receptor (ER) and acts as an ER co-activator, a function dependent on its BET domain. However, we also found that BRD4 has BET domain-independent functions. Remarkably, the BET domain-dependent functions of BRD4 can be abrogated by PIK3CA mutations, most likely via activation of an estrogen-independent/ER-dependent survival pathway. Consequently, breast cancer lines harboring PIK3CA mutations are resistant to BET domain inhibitors (BET-I), but are sensitive to a combination of BET-I and PI3K pathway inhibitors in vitro and in vivo. Overall, our study represents an extensive functional genetic survey of breast cancer, reveals complexities between genomic and functional genomic results, uncovers unexpected gene dependencies and suggests potential novel therapeutic targets and drug combinations for genetically defined breast cancer subtypes. Citation Format: Richard Marcotte, Azin Sayad, Cathy Iorio, Jason Moffat, Benjamin G. Neel. Integrative functional genomics of breast cancer. [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference on Translation of the Cancer Genome; Feb 7-9, 2015; San Francisco, CA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2015;75(22 Suppl 1):Abstract nr A2-07.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,112
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,292 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2015
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