EPCO-16. ONCOHISTONE INTERACTOME PROFILING UNCOVERS MECHANISMS OF CHROMATIN DISRUPTION AND IDENTIFIES POTENTIAL THERAPEUTIC TARGETS IN PEDIATRIC HIGH-GRADE GLIOMA
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Mutations in histone H3 at amino acids 27 (H3K27M) and 34 (H3G34R) occur with high-frequency in pediatric high-grade glioma. H3K27M mutations have been shown to lead to global disruption of H3K27me3 through dominant negative PRC2 inhibition with accompanying gains in H3K36me3, while H3G34R mutations lead to local losses of H3K36me3 through inhibition of SETD2. However, the mechanism of action of these mutants on the broader landscape of chromatin-associated proteins remains unknown. Importantly, proteins with differential associations with oncohistones could be targeted therapeutically. Here we profiled the interactomes of the H3.1K27M, H3.3K27M and H3.3G34R oncohistones using BioID to gain an unbiased measure of their interaction landscapes. Among the differential interactors all 3 mutants lost interaction with H3K9 methyltransferases, while H3G34R also had reduced interaction with DNA methyltransferases accompanied by genome-wide DNA hypomethylation. In contrast, H3K27M mutants had increased association with transcription factors, consistent with the activation of transcription induced by the global loss of H3K27me3. H3K9me3 was reduced in H3K27M-containing nucleosomes, and cis-H3K9 methylation was required for H3K27M to exert its effect on global H3K27me3. Depletion of H3K9 methyltransferases with shRNA or treatment with H3K9 methyltransferase inhibitors was lethal to H3.1K27M, H3.3K27M and H3.3G34R mutant pHGG cell lines, underscoring the importance of H3K9 methylation for oncohistone-mutant gliomas and suggesting it could make an attractive therapeutic target.
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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 | 0,000 |
| 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 ».