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Enregistrement W3047248304 · doi:10.1158/1538-7445.pedca19-a37

Abstract A37: Unique gene fusions inform targeted therapeutic strategies across extremely rare, non-CNS pediatric solid tumors

2020· article· en· W3047248304 sur OpenAlexaboutno aff
Payal Jain, Lea F. Surrey, Joshua Straka, Tiffany Smith, Sudarshan R. Iyer, Elizabeth Fox, Monika A. Davare, Jennifer Picarsic, Marilyn M. Li, Angela J. Waanders, Adam Resnick

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRenal and related cancers
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCancer researchFusion geneMedicineCancerBiologyGeneInternal medicineGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction: In children, approximately 7% of the non-CNS solid tumors include extremely rare histologies such as angiosarcomas and histiocytic neoplasms. While most recurrent histologies can be identified with a commonly occurring alteration or associated with a known biologic mechanism, rare solid tumors remain poorly characterized given their low frequency of occurrence and intrapatient tumor heterogeneity. Our group and others have demonstrated gene fusions (GFs) as unique oncogenic alterations in pediatric gliomas to guide prognosis, diagnosis, and therapeutic interventions. Here, we investigated the role of unique GFs as individualized therapeutic targets in 3 patients with rare non-CNS malignancies and explored GF-directed precision medicine approaches. Methods: We selected a patient with the rare diagnosis of pediatric angiosarcoma (pAS) and two with pediatric histiocytic neoplasms spanning the juvenille xanthogranuloma (JXG) family and malignant histiocytoses groups. Neoplasms were analyzed using the CHOP Comprehensive Next-Generation Sequencing Solid Tumor Panel as well as a targeted RNA-seq panel for 106 fusion partner genes. For novel gene fusions identified, we performed molecular and therapeutic characterization, including subcloning to create heterologous cell models. Cellular assays were used to assess oncogenic transformation, test mechanistic activation of related downstream signaling pathways via cellular assays, and examine targeting of GFs with specific small-molecule inhibitors. Results and Discussion: We identified a novel NOTCH1-ROS1 gene fusion in pAs, and rare BRAF-fusions, MTAP-BRAF and MS4A6A-BRAF, in malignant and JXG family histiocytic neoplasms, respectively. We also identified a germline TP53 p.T123Wfs*12 pathogenic variant, and the cancer predisposition team confirmed Li Fraumeni syndrome in the angiosarcoma patient. Our studies demonstrate that the NOTCH1-ROS1 fusion and both BRAF-fusions are potent oncogenes capable of inducing neoplastic transformation in cells and tumor formation in a murine allograft model. The kinase domains of ROS1 and BRAF are retained and activate the MAPK/PI3K/mTOR and JAK-STAT pathways in respective GF- expressing models, driven by potent dimerization of the GFs. Upon testing ROS1-targeted tyrosine kinase inhibitors (TKI) against NOTCH1-ROS1, we observe dose-dependent suppression of Notch1-Ros1 driven cellular activity and concurrent inhibition of tumor growth as well as prolonged survival after oral monotherapy. Interestingly, BRAF-fusions do not respond to second-generation BRAF inhibitors but can be suppressed by RAF dimer-inhibitor LY3009120 and MEK inhibitors. Overall, these data suggest that ongoing genomic profiling of rare pediatric tumors may reveal actionable drivers, and molecular testing of putative oncogenic fusions is imperative for improvement of patient outcomes through precision therapy. Citation Format: Payal Jain, Lea F. Surrey, Joshua Straka, Tiffany Smith, Sudarshan Iyer, Elizabeth Fox, Monika Davare, Jennifer Picarsic, Marilyn Li, Angela J. Waanders, Adam C. Resnick. Unique gene fusions inform targeted therapeutic strategies across extremely rare, non-CNS pediatric solid tumors [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 A37.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

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 savante0,0010,000
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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,326 · 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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