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Enregistrement W4282939680 · doi:10.1158/1538-7445.am2022-6108

Abstract 6108: <i>In vivo</i> CRISPR screens identified dual function of MEN1-MLL1 in regulating tumor-microenvironment interactions

2022· article· en· W4282939680 sur OpenAlexaff
Peiran Su, Yin Liu, Ming‐Sound Tsao, Housheng Hansen He

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer Genomics and Diagnostics
Établissements canadiensUniversity Health NetworkUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyEpigeneticsCancer researchIn vivoCRISPRTumor microenvironmentChromatinGene knockoutCancerCell biologyGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract INTRODUCTION: CRISPR functional genomic screens have been widely adopted to identify essential genes and potential drug targets in cell line models. However, it is well known that cell line models studied in vitro do not fully capture the biology in patient tumors due to the lack of the tumor microenvironment. The primary objective of this study was to perform functional genomic screens in in vivo models to identify clinically relevant epigenetic vulnerabilities. METHODS: We designed an EpiDrug sgRNA library that target 357 epigenetic regulators in human, and applied this targeted sgRNA library for essentiality screen in 2D cell culture and 3D xenograft models. We subsequently selected targets that can only be identified in vivo for validation. We also investigated the underlying mechanism of the in vivo specific phenotype caused by target knockouts. Finally, we explored the clinical significance of treating selected target with a small molecule inhibitor. RESULTS: We identified MEN1 as the top hit that confers differential essentialities between in vitro and in vivo models. Knockout of MEN1 has no impact on cell proliferation in 2D cell culture but profoundly promotes tumor growth in human lung and colorectal adenocarcinoma cell line derived xenograft models. In syngeneic colon cancer model CT26, knockout of Men1 resulted in faster tumor growth in immune deficient mice, but reduced tumor growth in immune competent mice. Mechanistically, knockout of MEN1/Men1 can cause the redistribution of its interaction partner MLL1/Mll1, a histone methyl transferase, to repeat regions in chromatin and stimulate the expression of double stranded RNA. This resulted in viral mimicry response, which activates a group of genes involved in cytokine-cytokine receptor interaction. Single-cell RNA-seq and CyTOF analysis revealed that activation of the cytokines induces tumor promoting neutrophil and tumor suppressing CD8+ T cell infiltration in immunodeficient and immunocompetent mice, respectively. Using patient data from TCGA, we identified that the expression level of MEN1 is negatively correlated with neutrophil and CD8+ T cell tumor infiltration in most cancer types including lung and colorectal adenocarcinoma. A small molecular inhibitor targeting Men1-Mll1 interaction dramatically reduced CT26 tumor growth in immunocompetent mice, but its phenotype was reversed by CD8 neutralizing antibody. Finally, we demonstrated the strong synergy of the inhibitor with anti-PD-L1 antibody. CONCLUSION: Our study demonstrated the utility of in vivo CRISPR screen in identifying therapeutic targets that modulate tumor-microenvironment interactions, and identified MEN1 as a promising therapeutic targets alone or in combination with immunotherapy. Citation Format: Peiran Su, Yin Liu, Ming-Sound Tsao, Housheng H. He. In vivo CRISPR screens identified dual function of MEN1-MLL1 in regulating tumor-microenvironment interactions [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2022; 2022 Apr 8-13. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2022;82(12_Suppl):Abstract nr 6108.

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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
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)0,0040,001

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,309 · 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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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