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Enregistrement W3004964052 · doi:10.1172/jci134402

Epigenetic driver mutations in ARID1A shape cancer immune phenotype and immunotherapy

2020· article· en· W3004964052 sur OpenAlexaff
Jing Li, Weichao Wang, Yajia Zhang, Marcin Cieślik, Jipeng Guo, Mengyao Tan, Michael D. Green, Weimin Wang, Heng Lin, Wei Li, Shuang Wei, Jiajia Zhou, Gaopeng Li, Xiaojun Jing, Linda Vatan, Lili Zhao, Benjamin G. Bitler, Rugang Zhang, Kathleen R. Cho, Yali Dou, Ilona Kryczek, Timothy A. Chan, David G. Huntsman, Arul M. Chinnaiyan, Weiping Zou

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Investigation · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueChromatin Remodeling and Cancer
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesRogel Cancer Center, University of MichiganNational Cancer InstituteNational Institutes of HealthCollege of Pharmacy, University of MichiganOvarian Cancer Research AllianceNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Cancer CenterUniversity of Michigan
Mots-clésARID1AEpigeneticsBiologyCancer researchImmune systemCancerImmunotherapyChromatinCancer immunotherapyEZH2PhenotypeImmunologyCancer cellGeneMutationGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Myc amplification may transcriptionally regulate immune inhibition-associated molecules such as CD47 and PD-L1 in a mouse model of T cell acute lymphoblastic leukemia (12).In addition, Kras G12D can cause an increase in expression of the inflammatory cytokine GM-CSF in a mouse model of pancreatic neoplasia (13).Loss of P53 function activates the JAK2-STAT3 signaling pathway and promotes pancreatic tumor growth (14), and mutant P53 prolongs NF-kB activation and increases colorectal tumor incidence in a mouse model (15).These studies reveal a general mechanistic connection between cancer driver mutation-related inflammation and cancer progression in different model systems.However, the link among cancer driver gene mutations, T cell immunity, and immunotherapy response has not been established in patients with cancer.Thus, we have attempted to explore whether cancer genetic driver mutation(s) are capable of directly driving cancer immune phenotype, contributing to IFN signature and T cell immunity, and affecting immunotherapy response in models and in patients with cancer.Given that the most recurrent cancer driver genetic mutations, including MYC, APC, TP53, and KRAS, have been examined, in this work we focused our studies on the cancer driver epigenetic mutations such as ARID1A mutations (16)(17)(18)(19).ARID1A belongs to the SWI/SNF complex and is a core member of the ATP-dependent polymorphic BRG/BRM-associated factor (BAF) chromatin remodeling unit.SWI/SNF complex mutations Whether mutations in cancer driver genes directly affect cancer immune phenotype and T cell immunity remains a standing question.ARID1A is a core member of the polymorphic BRG/BRM-associated factor chromatin remodeling complex.ARID1A mutations occur in human cancers and drive cancer development.Here, we studied the molecular, cellular, and clinical impact of ARID1A aberrations on cancer immunity.We demonstrated that ARID1A aberrations resulted in limited chromatin accessibility to IFN-responsive genes, impaired IFN gene expression, anemic T cell tumor infiltration, poor tumor immunity, and shortened host survival in many human cancer histologies and in murine cancer models.Impaired IFN signaling was associated with poor immunotherapy response.Mechanistically, ARID1A interacted with EZH2 via its carboxyl terminal and antagonized EZH2-mediated IFN responsiveness.Thus, the interaction between ARID1A and EZH2 defines cancer IFN responsiveness and immune evasion.Our work indicates that cancer epigenetic driver mutations can shape cancer immune phenotype and immunotherapy.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,306 · 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

Citations200
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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