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Enregistrement W3047501588 · doi:10.1093/noajnl/vdaa073.025

37. IN VIVO FUNCTIONAL GENOMIC SCREEN TO IDENTIFY NOVEL DRIVERS OF LUNG-TO-BRAIN METASTASIS

2020· article· en· W3047501588 sur OpenAlexaff
Nikoo Aghaei, Fred C. Lam, Chitra Venugopal, Sheila K. Singh

Notice bibliographique

RevueNeuro-Oncology Advances · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCRISPR and Genetic Engineering
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCRISPRBrain metastasisMetastasisLung cancerPrimary tumorCancer researchIn vivoMedicineLungCas9CancerBiologyPathologyGeneInternal medicineGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Brain metastasis, the most common tumour of the central nervous system, occurs in 20–36% of primary cancers. In particular, 40% of patients with non-small cell lung cancer (NSCLC) develop brain metastases, with a dismal survival of approximately 4–11 weeks without treatment, and 16 months with treatment. This highlights a large unmet need to develop novel targeted therapies for the treatment of lung-to-brain metastases (LBM). Genomic interrogation of LBM using CRISPR technology can inform preventative therapies targeting genetic vulnerabilities in both primary and metastatic tumours. Loss-of-function studies present limitations in metastasis research, as knocking out genes essential for survival in the primary tumour cells can thwart the metastatic cascade prematurely. However, gene overexpression using CRISPR activation (CRISPRa) has the potential for overcoming dependencies of gene essentiality. We theorize that an in vivo genome-wide CRISPRa screen will identify novel genes that, when overexpressed, drive LBM. We have developed a patient-derived orthotopic murine xenograft model of LBM using primary patient-derived NSCLC cell lines (termed LTX cells) from the Swanton Lab TRACERx study. We are now poised to transduce LTX cells with a human genome-wide CRISPRa single guide RNA (sgRNA) library, and to subsequently inject the cells into the lungs of immunocompromised mice. We will then track the process of LBM using bioluminescent and MRI imaging until mice reach endpoint. Sequencing of primary lung tumours and subsequent brain metastases promises to uncover enriched sgRNAs, which may represent novel drivers of primary lung tumour formation and LBM. To the best of our knowledge, this study is the first in vivo genome-wide CRISPRa screen focused on identifying novel drivers of LBM, and can inform future preventative therapies to improve survival outcomes for NSCLC patients.

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 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 enseignants0,278
Score d'incertitude au seuil0,632

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,312 · 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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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