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Enregistrement W3211931509 · doi:10.1182/blood-2021-147551

Disrupting Ectopic Super-Enhancers to Treat Multiple Myeloma

2021· article· en· W3211931509 sur OpenAlexaff
Seth J. Welsh, Daniel L. Riggs, Erin W. Meermeier, Chang-Xin Shi, Victoria M. Garbitt, Meaghen E. Sharik, Megan T. Du, Kennedi T. Todd, Zachary J. Hammond, Sochilt Brown, Caleb K. Stein, Paola Neri, Nizar J. Bahlis, Benjamin G. Barwick, Larry H. Boise, W. Michael Kuehl, Marta Chesi, P. Leif Bergsagel

Notice bibliographique

RevueBlood · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Myeloma Research and Treatments
Établissements canadiensInstitute of Cancer ResearchUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnhancerBRD4BromodomainCancer researchBortezomibBiologyIxazomibTranscription factorMultiple myelomaChromatinAcetylationCarfilzomibGeneticsImmunologyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Multiple myeloma (MM) is an incurable form of plasma cell cancer in which primary and secondary chromosomal translocations routinely juxtapose oncogenes to plasma cell-specific super-enhancers. Coincidentally, drugs which target super-enhancers have had success clinically. For example, immunomodulatory imide drugs (IMiDs) degrade super-enhancer-binding pioneer factors IKAROS and AIOLOS, while glucocorticoids (Dexamethasone) and proteasome inhibitors (Bortezomib) have the ability to transrepress or block the processing of super-enhancer-forming NF-κB proteins, respectively. Currently, alternative enhancer-targeting drugs are also in clinical development, like p300 inhibitors which target the acetyl-binding bromodomains and/or histone acetyl transferase activity of the chromatin-regulating coactivator homologs CBP and EP300. Despite showing therapeutic promise, our understanding of how these drugs function, alone or together, remains incomplete. Case in point, we find that IMiD-induced degradation of its target proteins IKAROS and AIOLOS does not guarantee a therapeutic response in vitro, and patients successfully treated with IMiDs eventually relapse; meanwhile, coactivator-targeting therapies like p300 inhibitors are often too toxic in vivo, and lack a therapeutic window. To improve the outcomes of MM patients we need to understand the heterogeneous genetics and transcription-factor milieus of the myeloma enhancer landscape, as well as how to increase the precision of enhancer-disrupting drugs. To accomplish this, our lab utilizes more than 60 human myeloma cell lines that have been extensively characterized at the genetic, proteomic, and drug-therapeutic-response levels. Additionally, we have generated a highly-predictive immunocompetent mouse model (Vk*MYC hCRBN+) that develops human-like MM and is sensitive to both IMiDs and a new class of therapeutics termed "degronimids" (normal mice do not respond to IMiDs or degronimids). Our central hypothesis is that combining a broad coactivator-targeting drug (e.g., the p300 inhibitor GNE-781), with a MM-specific transcription factor-targeting drug (e.g., IMiDs) restricts toxicities to myeloma cells and thus improves the therapeutic window. Currently, we are testing a variety of coactivator-targeting compounds alongside traditional IMiD therapies and other preclinical transcription factor-targeting drugs both in vivo and in vitro. We show that Vk*MYC hCRBN+ mice are exquisitely sensitive to GNE-781, requiring one fourth of the dose needed to treat other cancers and therefore avoiding the neutropenia and thrombocytopenia seen at higher doses. Second, we show that although IMiDs and GNE-781 induce an effective but transient response in vivo as single agents, the combination of the two drugs proved curative, with a progressive deepening of the anti-tumor response occurring even after therapy is discontinued. Ongoing experiments aim to determine how this drug combination, and other coactivator + transcription factor-targeting combinations, permanently disrupt myeloma-specific super-enhancers. Disclosures Neri: BMS: Consultancy, Honoraria; Sanofi: Consultancy, Honoraria; Amgen: Consultancy, Honoraria; Janssen: Consultancy, Honoraria. Bahlis: Sanofi: Consultancy, Honoraria; GlaxoSmithKline: Consultancy, Honoraria; Amgen: Consultancy, Honoraria; Pfizer: Consultancy, Honoraria; BMS/Celgene: Consultancy, Honoraria; Abbvie: Consultancy, Honoraria; Takeda: Consultancy, Honoraria; Janssen: Consultancy, Honoraria; Karyopharm: Consultancy, Honoraria; Genentech: Consultancy. Boise: AstraZeneca: Honoraria, Research Funding; AbbVie/Genentech: Membership on an entity's Board of Directors or advisory committees. Chesi: Abcuro: Patents & Royalties: Genetically engineered mouse model of myeloma; Pi Therapeutics: Patents & Royalties: Genetically engineered mouse model of myeloma; Pfizer: Consultancy; Novartis: Consultancy, Patents & Royalties: human CRBN transgenic mouse; Palleon Pharmaceuticals: Patents & Royalties: Genetically engineered mouse model of myeloma.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,283 · 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'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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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