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Enregistrement W3047205060 · doi:10.1158/1538-7445.pedca19-b01

Abstract B01: Alternative splicing as a therapeutic vulnerability in pediatric rhabdomyosarcoma

2020· article· en· W3047205060 sur OpenAlexaboutno aff
Safiya Khurshid, Matías Montes, Ryan D. Roberts, Frank Rigo, Dawn S. Chandler

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA modifications and cancer
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRNA splicingAlternative splicingPediatric cancerBiologyspliceRhabdomyosarcomaCancer researchSplice site mutationCarcinogenesisCancerGene isoformComputational biologyGeneticsMedicineGeneRNASarcomaPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Rhabdomyosarcoma (RMS) is the most common pediatric soft-tissue sarcoma, and children who present with metastatic disease at the time of diagnosis have a poor prognosis and survival rate. The molecular events distinguishing these tumors are poorly understood. Comprehensive genetic analysis of pediatric RMS samples has revealed that these tumors are “quiet” at the genomic level and have a relatively low mutation rate. Thus, we have turned our attention to the RMS spliceome, the alternatively or aberrantly spliced transcripts, to identify new therapeutic targets. Indeed, recent advances in high-throughput sequencing technologies have uncovered a surprising number of alternatively spliced variants associated with tumorigenesis, implicating regulated splicing in the tumor phenotype. We hypothesize that differentially spliced isoforms provide a novel opportunity to modulate splicing as a therapeutic intervention in these cancers. We have identified two major splicing networks that are altered in response to tumor specific physiologic changes in RMS. We have identified RNA binding protein and their specific cis-regulatory sequence binding sites that control the splicing changes. In collaboration with Ionis Pharmaceuticals, we have designed splice-switching oligonucleotides that target the specific sequences in the pre-mRNA transcript to occlude protein binding and engineer splicing away from the tumorigenic isoforms. The splice switching oligonucleotides (SSOs) have been successful in targeting the desired transcripts to change the splice isoform, repressing RMS cell growth, and preventing migration, invasion, and angiogenesis. We are currently testing the SSOs in RMS xenograft models as well as in genetically engineered mice to assess their efficacy in vivo. Our long-term goal is to understand the role of alternative splicing in cancer and to target pre-mRNA splicing pathway as a therapeutic intervention point. From these studies, we expect to better understand the cellular events that activate alternative splicing in the pathway to tumorigenesis and how to target transcripts for therapeutic benefit in the future. Furthermore, our findings implement a new splice-modulating paradigm for cancer treatment and pioneer a strategy that may be applied throughout the spliceome to treat cancer and provide a new avenue of rational therapy design. Citation Format: Safiya Khurshid, Matias Montes, Ryan Roberts, Frank Rigo, Dawn S. Chandler. Alternative splicing as a therapeutic vulnerability in pediatric rhabdomyosarcoma [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference on the Advances in Pediatric Cancer Research; 2019 Sep 17-20; Montreal, QC, Canada. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2020;80(14 Suppl):Abstract nr B01.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
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)0,0010,000

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 Opus0,109
Tête enseignante GPT0,426
Écart entre enseignants0,317 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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