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Enregistrement W2488572833 · doi:10.1158/1538-7445.am2016-233

Abstract 233: Identification of cancer vulnerabilities to metabolic perturbation using genome wide CRISPR screens

2016· article· en· W2488572833 sur OpenAlexaff
Megha Chandrashekhar, Michael Arreger, Ashwin Seetharaman, Traver Hart, Jason Moffat

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA modifications and cancer
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCRISPRBiologySynthetic lethalityContext (archaeology)Computational biologyGeneticsGeneCas9Genetic screenCancer researchPhenotypeDNA repair

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The CRISPR-Cas9 system provides an effective way to introduce targeted loss-of-function mutations in mammalian cells. The advance that the CRISPR-Cas9 technology brings to human genetics sets the stage for identifying cellular fitness genes that operate either globally (core fitness genes) or specifically within a particular genetic background or environmental context (context-specific fitness genes). In tumors, this is the foundation for the concept of synthetic lethality as genes required in tumor cells but not in adjacent normal tissues should make ideal therapeutic targets with high effectiveness and minimal side effects. Towards this goal, we have developed a second-generation CRISPR 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 induce significant fitness defects. Our screens accurately recapitulate pathway-specific genetic vulnerabilities induced by known oncogenes and identify novel context-specific vulnerabilities. Interestingly, we identified a specific dependency on mitochondrial activity and we validated this using various complex I inhibitors. This strongly supports the idea that oxidative phosphorylation (OXPHOS) dependency - a clear exception to the Warburg effect - is a targetable weakness of some tumors. In order to further understand this metabolic vulnerability, we performed a synthetic lethal screen to identify sensitizers of OXPHOS inhibition. Our screen revealed that inhibition of mitochondrial OXPHOS sensitizes the cells to loss of other metabolic pathways such as glycolysis, pentose phosphate pathway and lipid biosynthesis. Furthermore, loss of the cytosolic aspartate aminotransferase GOT1 was found to be synthetic lethal with perturbation of OXPHOS. This is consistent with the essential role of the electron transport chain in cell proliferation, which is to enable aspartate synthesis. Additionally, we also find novel genes, whose loss of function might alleviate the affect of OXPHOS perturbation. Our findings demonstrate that CRISPR-Cas9 screens enable a high-resolution view of the genetic vulnerabilities of a cell that may represent therapeutic opportunities in cancer. Further, synthetic lethal chemical-genetic screens can reveal novel functional drug combinations, which will enhance the efficacy of targeted therapies. Citation Format: Megha Chandrashekhar, Michael Arreger, Ashwin Seetharaman, Traver Hart, Jason Moffat. Identification of cancer vulnerabilities to metabolic perturbation using genome wide CRISPR screens. [abstract]. In: Proceedings of the 107th Annual Meeting of the American Association for Cancer Research; 2016 Apr 16-20; New Orleans, LA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2016;76(14 Suppl):Abstract nr 233.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,335 · 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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
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