Loss of epigenetic regulation disrupts lineage integrity, reactivates multipotency and promotes breast cancer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Systematically investigating the scores of genes mutated in cancer and discerning real drivers from inconsequential bystanders is a prerequisite for Precision Medicine, but remains challenging. Here, we developed a somatic CRISPR/Cas9 mutagenesis screen to study 215 recurrent ‘long-tail’ breast cancer genes, which revealed epigenetic regulation as major tumor suppressive mechanism. We report that core or accessory components of the COMPASS histone methylase complex including KMT2C , KDM6A , BAP1 and ASXL2 (“EpiDrivers”) cooperate with PIK3CA H1047R to transform mouse and human breast epithelial cells. Mechanistically, we find that Cre-mediated activation of PIK3CA H1047R elicited an aberrant alveolar lactation program in luminal cells, which was exacerbated upon loss of EpiDrivers. Remarkably, EpiDriver loss in basal cells also triggered an alveolar-like lineage conversion and accelerated formation of luminal-like tumors, suggesting a basal origin for luminal tumors. As EpiDrivers are mutated in 39% of human breast cancers, lineage infidelity and lactation mimicry may significantly contribute to early steps of breast cancer progression. Statement of significance Infrequently mutated genes comprise most of the mutational burden in breast tumors but are poorly understood. In-vivo CRISPR screening identified functional tumor suppressors that converged on epigenetic regulation. Loss of epigenetic regulators accelerated tumorigenesis and revealed lineage infidelity and aberrant expression of lactation genes as potential early events in tumorigenesis.
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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) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».