Abstract 60: Functional mapping reveals widespread remodelling and unrecognized pathway dependencies in recurrent glioblastoma
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Glioblastoma is a highly fatal brain cancer. The underlying functional drivers of treatment resistance and disease recurrence are unclear. By applying a genome-wide CRISPR-Cas9 library to patient-derived glioblastoma stem cell models, we systematically map genetic dependencies in patient-matched pre-treatment primary and post-treatment recurrent tumor cells. These insights reveal a large-scale remodelling of genetic dependency profiles at disease recurrence, arming recurrent tumor cells with newly-acquired genetic drivers and further loss of tumor suppressors. These analyses support parallel tumor-intrinsic mechanisms of treatment resistance which rely on acquisition of immunosuppressive capacity, including a defective mismatch repair pathway, ablation of PTEN activity, and a novel combination of de novo mutations in SWI/SNF components. We map a multilayered genetic and functional response to drive tumor recurrence, identifying protein tyrosine phosphatase 4A2 (PTP4A2) as a novel driver of self-renewal, proliferation and tumorigenicity at glioblastoma recurrence. Mechanistically, genetic perturbation and a small molecule inhibitor of PTP4A2 results in greater survival and reduced tumor growth in patient-derived models of recurrent glioblastoma. Citation Format: Chirayu R. Chokshi, Kevin Brown, Chitra Venugopal, Jason Moffat, Sheila K. Singh. Functional mapping reveals widespread remodelling and unrecognized pathway dependencies in recurrent glioblastoma [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 60.
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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 | 0,001 | 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) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».