Recurrent Oncogenic Mutations in CCND3 in Aggressive Lymphomas
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Abstract 435 The recent development of high throughput mRNA sequencing technologies has allowed major advances in the characterization and quantification of transcriptomes in human cancer. These advances include gene mutation detection, gene fusion discovery, analysis of alternative splicing events, and unbiased gene expression profiling. To comprehensively discover pathogenic sequence variants in lymphomas, we used Illumina technology to sequence mRNA of 206 lymphoma biopsies and cell lines, including 64 diffuse large B-cell lymphomas (DLBCL) of the activated B-cell-like (ABC) subtype, 71 DLBCL of the germinal center (GCB) subtype, and 41 Burkitt's lymphomas (BL). This effort uncovered a large number of mutations that were verified by Sanger sequencing. Using this methodology, we discovered somatic mutations in CCND3, encoding Cyclin D3, in 38 % of BLs, 14 % of ABC DLBCLs, and 10 % of GCB DLBCLs. These mutations stabilized the Cyclin D3 protein by altering a phosphorylation motif at Thr283 that is required for proteasomal degradation. Knockdown of CCND3 by RNA interference confirmed the oncogenic addiction to this gene in the mutated cell lines. In parallel, an RNA interference screen revealed that the cell lines that are dependent on CCND3 are also reliant on cyclin-dependent kinase 6 (CDK6), which together with Cyclin D3 regulates the G1/S transition of the cell cycle. Ectopic expression of the mutant CCND3 isoforms accelerated lymphoma cell line proliferation thereby demonstrating the oncogenic potential of these mutations. Remarkably, treatment of the CCND3/CDK6 addicted cell lines with a small molecule inhibitor of CDK 4/6 caused G1 arrest followed by apoptosis suggesting novel therapeutic strategies for these aggressive lymphomas. Disclosures: No relevant conflicts of interest to declare.
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 0,000 |
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 ».