Abstract B35: Liaison between <i>SNAI2</i> and <i>MYOD</i> enhances oncogenesis and suppresses differentiation in fusion-negative rhabdomyosarcoma
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Rhabdomyosarcoma (RMS) is a pediatric malignancy of the muscle, and patients with high-risk fusion-negative RMS (FN-RMS), the major subtype of this disease, are associated with RAS pathway activating mutations and have a poor survival rate of <30%. RMS cells express the myogenic master transcription factors MYOD and MYOG and yet are unable to differentiate. Here, we report an oncogenic role for SNAI2, which is highly expressed in FN-RMS, that blocks differentiation and promotes tumor growth through inhibition of a MYOD, MYOG, and MEF2 program. HiC analyses of the tridimensional-structure around the SNAI2 locus in IMR-90 cells find that it is regulated by a 1.2 mb enhancer regulatory region. In RMS tumors, MYOD can engage multiple SNAI2 enhancers and directly induce SNAI2 expression, while SNAI2 knockdown in RMS RD and JR1 results in increased expression of MYOD, indicating that SNAI2 in turn can repress MYOD expression. Employing two validated shRNAs to knock down SNAI2 in FN-RMS RD, JR1, and RD18 cells, we find that SNAI2 plays an oncogenic role by blocking myogenic differentiation and promoting growth both in vitro and in vivo in murine xenograft experiments. SNAI2 knockdown potentiates vincristine treatments and expands differentiation and greatly reduces tumor growth in vivo. In order to understand molecularly how SNAI2 blocks differentiation and promotes growth, we optimized ChIP-seq experiments in FN-RMS RD, JR1, and SMS-CTR cells to define genome-wide chromatin binding of SNAI2 and MYOD, with or without SNAI2 knockdown. Our ChIP-sequencing experiments confirmed that SNAI2 binds EBoxes, including the SNAI2 motif and motifs that MYOD and MYOG engage. Importantly, combining ChIPseq and RNAseq analyses, we discovered that SNAI2 preferentially binds EBox elements associated with enhancer elements and regulates gene expression by dampening enhancer function. SNAI2 competes with MYOD at a subset of myogenic enhancers associated with terminal differentiation, thus blocking differentiation in FN-RMS cells while potentially enabling progrowth effects of MYOD. SNAI2 also downregulates the expression of a MYOG, MEF2A/C/D, and CDKN1A differentiation program that is suppressed in FN-RMS cells, which upon reactivation along with MYOD drives robust differentiation and inhibits tumor xenograft growth in mice. Finally, we establish that SNAI2 function is downstream of the RAS program involved in blocking differentiation. In summary, SNAI2, through inhibition of a MYOD, MYOG, MEF2, and CDNK1A program, blocks tumor differentiation and promotes growth in FN-RMS. Citation Format: Silvia Pomella, Prethish Sreenivas, Berkley E. Gryder, Long Wang, Matteo Cassandri, Kunal Baxi, Nicole R. Hensch, Elena Carcarino, Young Song, Marielle Yohe, Bruno Amadio, Ignazio Caruana, Cristiano De Stefanis, Rita De Vito, Franco Locatelli, Yidong Chen, Eleanor Y. Chen, Peter Houghton, Javed Khan, Rossella Rota, Myron S. Ignatius. Liaison between SNAI2 and MYOD enhances oncogenesis and suppresses differentiation in fusion-negative 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 B35.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».