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Enregistrement W2809959753 · doi:10.1158/1538-7445.am2018-4437

Abstract 4437: Down-modulation of ADAR1-mediated GLI1 editing alters extracellular and immune response genes in multiple myeloma

2018· article· en· W2809959753 sur OpenAlexaff
Leslie Crews, Elisa Lazzari, Phoebe Mondala, Nathaniel P. Delos Santos, Amber Miller, Gabriel Pineda, Qingfei Jiang, Anusha-Preethi Ganesan, Christina Wu, Caitlin Costello, Mark D. Minden, Raffaella Chiaramonte, A. Keith Stewart, Catriona Jamieson

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA regulation and disease
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRNA editingBiologySmall hairpin RNACancer researchGene knockdownMolecular biologyRNAGeneticsCell cultureGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction: Representing 10% of hematologic malignancies, multiple myeloma (MM) is typified by clonal plasma cell proliferation in the bone marrow (BM) and may progress to therapy-resistant plasma cell leukemia (PCL). Despite many novel therapies, relapse rates remain high as a result of malignant regeneration (self-renewal) of MM cells in inflammatory microenvironments. In addition to recurrent DNA mutations and epigenetic deregulation, inflammatory cytokine-responsive adenosine deaminase associated with RNA (ADAR1)-mediated adenosine to inosine (A-to-I) RNA editing has emerged as a key driver of cancer relapse and progression. In MM, copy number amplification of chromosome 1q21, which contains both ADAR1 and interleukin-6 receptor (IL-6R) gene loci, portends a poor prognosis. Thus, we hypothesized that ADAR1 copy number amplification combined with inflammatory cytokine activation of ADAR1 stimulates malignant regeneration of MM and therapeutic resistance. Methods and Results: Analysis of MMRF CoMMpass RNA sequencing (RNA-seq) data revealed that high ADAR1 expression (n=162 patients) correlated with significantly reduced progression-free and overall survival compared with a low ADAR1 subset (n=159 patients). In contrast to lentiviral ADAR1 shRNA knockdown and overexpression of an editase defective ADAR1 mutant (ADAR1E912A), lentiviral wild-type ADAR1 overexpression enhanced editing of GLI1, a Hedgehog (Hh) pathway transcriptional activator and self-renewal agonist. Editing of GLI1 transcripts enhanced GLI transcriptional activity in luciferase reporter assays, and promoted lenalidomide resistance in vitro. Finally, lentiviral shRNA ADAR1 knockdown reduced regeneration of high-risk MM in humanized serial transplantation mouse models, indicative of reduced malignant self-renewal capacity. Whole-transcriptome RNA-sequencing of primary samples after lentiviral shRNA knockdown of ADAR1 revealed specific modulation of extracellular and immune response genes, while overexpression of wild-type versus edited GLI1 elicited distinct gene expression changes in human myeloma cells analyzed using NanoString nCounter assays. These data demonstrate that ADAR1 promotes malignant self-renewal of MM and, if selectively inhibited, may prevent progression and relapse through modulation of extracellular and immune response genes. Conclusions: Deregulated RNA editing, driven by aberrant ADAR1 activation, represents a unique source of transcriptomic and proteomic diversity, resulting in self-renewal of MM cells in inflammatory microenvironments. In summary, both genetic (1q21 amplification) and microenvironmental factors (inflammatory cytokines, IMiDs) combine to drive GLI1-dependent malignant regeneration in MM. Thus, ADAR1 represents both a vital prognostic biomarker and therapeutic target in MM. Citation Format: Leslie A. Crews, Elisa Lazzari, Phoebe K. Mondala, Nathaniel Delos Santos, Amber Miller, Gabriel Pineda, Qingfei Jiang, Anusha-Preethi Ganesan, Christina Wu, Caitlin Costello, Mark Minden, Raffaella Chiaramonte, A. Keith Stewart, Catriona H. M. Jamieson. Down-modulation of ADAR1-mediated GLI1 editing alters extracellular and immune response genes in multiple myeloma [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2018; 2018 Apr 14-18; Chicago, IL. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2018;78(13 Suppl):Abstract nr 4437.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,520
Score d'incertitude au seuil0,339

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,311 · 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 tête enseignante, 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
Publié2018
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