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Enregistrement W2531891923 · doi:10.1182/blood.v116.21.632.632

Recurrent DNA Mutations In Non-Hodgkin Lymphomas Reveal Candidate Therapeutic Targets

2010· article· en· W2531891923 sur OpenAlexaff
Andrew J. Mungall, Ryan D. Morin, Jianghong An, Oleksandr Yakovenko, Merrill Boyle, Nathalie A. Johnson, Bruce W. Woolcock, Stephen Leach, Michael Mayo, María Méndez-Lago, Sarah Munro, Thomas Zeng, Yongjun Zhao, Martin Hirst, Robert A. Holt, Richard A. Moore, Jacqueline E. Schein, Randy D. Gascoyne, Douglas E. Horsman, Joseph M. Connors, Steven J.M. Jones, Marco A. Marra

Notice bibliographique

RevueBlood · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer Genomics and Diagnostics
Établissements canadiensBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyLymphomaGerminal centerKRASCancer researchDiffuse large B-cell lymphomaTranscriptomeComputational biologyB cellGeneGeneticsMutationImmunologyAntibodyGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Abstract 632 Introduction: Non-Hodgkin lymphomas (NHL) are the most common type of lymphoma and can be broadly classified as indolent (slow-growing) diseases, progressing over many years; and aggressive (fast-growing) diseases, which progress rapidly. The latter class includes diffuse large B-cell lymphoma (DLBCL), which accounts for approximately 30% of all NHL diagnoses. Three DLBCL subtypes have been identified based on gene expression profiling, namely: germinal center B-cell (GCB), activated B-cell (ABC) and primary mediastinal B-cell lymphoma (PMBCL). These subtypes show substantial differences in response to treatment and ultimate disease outcome, suggesting that molecular subtyping is an important prognostic indicator and that each subtype may benefit from a distinct treatment regimen. Despite recent advances in cancer genomics revealing molecular and mutational differences between these subtypes, further studies focused on the common NHL subtypes are required to identify critical players in the pathogenesis of DLBCL that may be targeted by pharmacological intervention to improve patient outcome. Methods: Using ultra-high throughput whole genome shotgun sequencing (WGSS) and whole transcriptome shotgun sequencing (WTSS/RNA-seq) we have discovered protein-coding mutations in NHL genomes. With a focus on recurrent and likely gain-of-function mutations we have established procedures to model the three-dimensional structures of mutant proteins and using a computational “molecular docking” pipeline have identified candidate molecules with specificity for the mutant protein. These small molecule compounds are acquired and tested in cell proliferation assays against a suite of DLBCL cell lines characterized for target mutations. Results: Mutations affecting a single key tyrosine in the catalytic site of enhancer of zeste, homolog 2 (EZH2), a member of the Polycomb-group family involved in transcriptional repression were identified (Morin, R. et al. 2010 Nature Genetics 42(2):181-5). This mutation, in a gene previously unknown to be mutated in cancer, is restricted to the GCB subtype of lymphomas and is highly prevalent in patient samples and DLBCL cell lines. Mutations have also been observed in other proteins involved in epigenetic regulation and thus afford potentially novel therapeutic targets. In proof-of-principle experiments small molecule inhibitors were identified using molecular docking approaches to target the effect of EZH2 mutations in both mutant and wild-type DLBCL cell lines. We identified and imported 96 compounds from the Developmental Therapeutic Program NCI/NIH repository. These compounds were tested in alamarBlue cell proliferation assays revealing three with activity at 10uM concentration in EZH2 mutant but not wild-type cells. Computational optimization of these compounds is underway to identify related compounds with improved activities at reduced concentrations. Conclusions: High-throughput sequencing platforms have enabled the identification of recurrent, non-synonymous protein mutations in tumor genomes and transcriptomes. Such a catalogue of mutations provides new avenues of exploration for targeted therapy including small molecule inhibitors. Despite intensive efforts launched in recent years to determine the crystal structure for every human protein, many (including EZH2) do not currently have three dimensional structures. This poses a challenge to novel drug discovery but can be overcome using homology modeling and/or targeting other members of a pathway. Our observations also demonstrate the importance of epigenetic regulation in NHL tumorigenesis and thus provide potential new therapeutic targets. Disclosures: No relevant conflicts of interest to declare.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
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)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,236 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2010
Routes d'admission1
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