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Enregistrement W3108449195 · doi:10.1158/2643-3249.lymphoma20-po-32

Abstract PO-32: NFKBIZ 3′ UTR mutations confer selective growth advantage and affect drug response in diffuse large B-cell lymphoma

2020· article· en· W3108449195 sur OpenAlexaff
Sarah E. Arthur, Nicole Thomas, Jeffrey Tang, Christopher Rushton, Miguel Alcaide, Adèle Telenius, Shannon Healy, Anja Mottok, David W. Scott, Christian Steidl, Ryan D. Morin

Notice bibliographique

RevueBlood Cancer Discovery · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLymphoma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensOccupational Cancer Research CentreSpinal Cord Injury BCCanadian Centre for Applied Research in Cancer ControlSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiffuse large B-cell lymphomaUntranslated regionBiologyMutationThree prime untranslated regionCancer researchMutantCell growthSignal transductionCRISPRGeneGeneticsLymphomaMessenger RNAMolecular biologyImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction: The activated B cell-like (ABC) molecular subgroup of diffuse large B-cell lymphoma (DLBCL) is characterized by activation of NF-κB signaling. Recurrent mutations affecting genes such as MYD88, CD79A/B, and TNFAIP3 contribute to this in some cases, but there remain tumors with no known genetic basis for this pathway activation. This suggests that our understanding of ABC DLBCL drivers remains incomplete. Previously, NFKBIZ was shown to be amplified in 10% of ABC DLBCLs and to contribute to activation of NF-κB signaling. We recently described a novel pattern of mutations affecting the 3′ UTR of NFKBIZ resulting in an overall mutation rate of 30% (UTR or AMP) in ABC DLBCL. These NFKBIZ UTR mutations are mutually exclusive with MYD88 mutations, thus suggesting they may also lead to activation of NF-κB signaling. The NFKBIZ protein interacts with NF-κB transcription factors and is thought to regulate canonical NF-κB signaling. We hypothesized that NFKBIZ UTR mutations affect the normally rapid degradation of this mRNA by disrupting secondary structures recognized by RNA-binding proteins such as ribonucleases. The resulting elevated NFKBIZ mRNA levels would lead to accumulation of protein and may be a novel mechanism to promote cell growth and survival in ABC DLBCL. Methods: NFKBIZ 3′ UTR mutations were introduced into a DLBCL cell line using the CRISPR-Cas9 system. A competitive growth assay with wild-type (WT) and CRISPR-mutant lines was performed to assess whether UTR mutations provide a growth advantage in culture (in vitro) and in mouse xenografts (in vivo). RNA-sequencing was then performed on WT and a subset of CRISPR-mutant lines and analyses were performed to identify genes upregulated by IκB-ζ in mutant lines. The IC50 of relevant drugs was determined by WST-1 assays after drug treatment on WT and mutant lines. Results: Introduction of NFKBIZ mutations into a DLBCL cell line confirmed that UTR deletions lead to increased mRNA and protein levels. NFKBIZ UTR deletions give DLBCL cells a selective growth advantage over WT both in vitro and in vivo. RNA-sequencing of mutant and WT lines revealed possible transcriptional targets of NFKBIZ, including NF-κB targets and genes commonly overexpressed in ABC DLBCL. Novel candidate NFKBIZ targets were also discovered through this analysis, including CD274, the gene encoding PD-L1. Mutant cell lines had significantly higher IC50 compared to WT for the drugs ibrutinib, idelalisib, and masitinib, but not bortezomib, suggesting that NKFBIZ UTR mutations make cell lines more resistant to specific NF-κB pathway-targeted drugs. Conclusions: This work directly establishes a role for NFKBIZ amplifications and 3′ UTR mutations in driving ABC DLBCL through NF-κB signaling. We demonstrate that these mutations can lead to overexpression of NFKBIZ and provide a selective growth advantage to cells both in vitro and in vivo. In addition, we found that these mutant lines were more resistant to some targeted lymphoma drugs but not others. Citation Format: Sarah E. Arthur, Nicole Thomas, Jeffrey Tang, Christopher K. Rushton, Miguel Alcaide, Adèle Telenius, Shannon Healy, Anja Mottok, David W. Scott, Christian Steidl, Ryan D. Morin. NFKBIZ 3′ UTR mutations confer selective growth advantage and affect drug response in diffuse large B-cell lymphoma [abstract]. In: Proceedings of the AACR Virtual Meeting: Advances in Malignant Lymphoma; 2020 Aug 17-19. Philadelphia (PA): AACR; Blood Cancer Discov 2020;1(3_Suppl):Abstract nr PO-32.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

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)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,253 · 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'étudeObservationnel
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
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