Abstract PR03: High-resolution detection of fitness genes and genotype-specific cancer vulnerabilities with CRISPR-Cas9 screens
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Genetic knockouts are a fundamental tool for elucidating gene function in model organisms and hold great potential for finding therapeutic targets for diseases such as cancer. The advance that pooled CRISPR-Cas9 library technology brings to human genetics sets the stage for identifying cellular fitness genes which operate either globally or specifically within a particular genetic background or environmental context. To extend the catalogue of human core and context-dependent fitness genes, we have developed the TKO (Toronto KnockOut) library, a second-generation gRNA library of 176,500 guides targeting 17,661 human protein coding genes. We used the library to screen five human cell lines, representing a cross-section of wild type and cancer tissues, to identify genes whose knockouts induced significant fitness defects. We consistently discover fivefold more fitness genes than were previously observed using systematic RNA interference, including many genes at moderate expression levels that are largely refractory to RNAi methods. We expand the known set of human core fitness genes more than fourfold to 1,580 genes, and identify dozens of essential protein complexes, both known and novel, whose heterozygous copy loss in chromosomally unstable cancers may induce a therapeutic window. We further characterize novel fitness genes of unknown function and find that they all likely exist in protein complexes with other essential genes. TKO screens accurately recapitulate pathway-specific genetic vulnerabilities induced by known oncogenes and reveal cell-type-specific dependencies for specific receptor tyrosine kinases, even in oncogenic KRAS backgrounds. We also identified a surprising and specific dependency on mitochondrial activity, which strongly supports the idea that oxidative phosphorylation dependency - a clear exception to the Warburg effect - is a targetable weakness of some tumors. Our findings demonstrate that the CRISPR-Cas9 system fundamentally alters the landscape for systematic genetics in human cells through rigorous identification of cell line essential genes, affording a high-resolution view of the genetic vulnerabilities of a cell that may represent therapeutic opportunities in cancer and that might conceivably contribute to cell plasticity and tumor progression. Citation Format: Traver Hart, Megha Chandrashekhar, Michael Aregger, Zachary Steinhart, Kevin R. Brown, Graham Macleod, Monika Mis, Michal Zimmermann, Amelie Fradet-Turcotte, Song Sun, Peter Driks, Sachdev Sidhu, Frederick P. Roth, Olivia S. Rissland, Daniel Durocher, Stephane Angers, Jason Moffat. High-resolution detection of fitness genes and genotype-specific cancer vulnerabilities with CRISPR-Cas9 screens. [abstract]. In: Proceedings of the Fourth AACR International Conference on Frontiers in Basic Cancer Research; 2015 Oct 23-26; Philadelphia, PA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2016;76(3 Suppl):Abstract nr PR03.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».