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Enregistrement W3012989264 · doi:10.1101/2020.03.25.006999

The functional landscape of patient derived RNF43 mutations predicts Wnt inhibitor sensitivity

2020· preprint· en· W3012989264 sur OpenAlexfundno aff
Jia Yu, Permeen Akhtar Bt Mohamed Yuso, Pamela Goh, Nathan Harmston, David Epstein, David M. Virshup, Babita Madan

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer-related gene regulation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of TorontoDuke-NUS Medical SchoolMedical Research CouncilNational Medical Research CouncilNational Research Foundation SingaporeNational Research Foundation
Mots-clésWnt signaling pathwayMissense mutationBiologyMutantMutationLoss functionFrameshift mutationGeneticsCancer researchPhenotypeCell biologySignal transductionGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A subset of Wnt-addicted cancers are sensitive to targeted therapies that block Wnt secretion or receptor engagement. RNF43 loss-of-function mutations that increase cell surface Wnt receptor abundance cause sensitivity to Wnt inhibitors. However, it is not clear which of the clinically identified RNF43 mutations affect its function in vivo . We assayed 90 missense and 45 truncating RNF43 mutations found in human cancers, using a combination of cell-based reporter assays, genome editing, flow cytometry and immunofluorescence microscopy. Patent-derived xenograft (PDX) models with C-terminal truncating RNF43 mutations were tested for Wnt inhibitor sensitivity. We find that five common germline variants of RNF43 have wild-type activity. The majority of cancer-associated missense mutations in the RING and PA domains are either loss of function or hyperactivating. Hyperactivating mutants appear to function through formation of inactive dimers with endogenous RNF43 and/or ZNRF3. C-terminal truncation mutants including the common G659fs mutant, have discordant behavior in in vitro versus in vivo assays. PDXs and cell lines with C-terminal truncations show increased cell surface FZD, Wnt/β-catenin signaling and are responsive to PORCN inhibition in vivo , providing clear evidence of RNF43 loss of function. In conclusion, RNF43 nonsense and frameshift mutations, including those in the C-terminal domain, and specific missense mutations in RING and PA are loss of function and predict response to upstream Wnt inhibitors in microsatellite stable cancers. This study expands the landscape of actionable RNF43 mutations, potentially extending the benefit of these therapies to additional patients. Statement of Significance Loss of function RNF43 mutations, first described in pancreatic cancers, drive progression of multiple cancers by increasing cellular sensitivity to Wnt ligands. These cancers are therefore uniquely sensitive to agents such as PORCN inhibitors that block Wnt production. As the PORCN inhibitors and other upstream inhibitors advance into clinical trials it is important to identify the right patients to treat with these upstream Wnt inhibitors. Hence a detailed map of mutations that are actionable is required. Here we systematically examined a spectrum of 135 patient-derived RNF43 mutations from multiple cancers. Using cell-based reporter assays, genome editing and patient-derived xenografts, we identify rules to guide patient selection. MSS cancers with either truncating mutations anywhere in the gene, including C-terminal truncations around the G659 position, or point mutations in well-defined functional domains, are likely to have RNF43 loss of function and hence a response to therapy.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,188 · 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.

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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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