Abstract 4035: Driver-gene dependencies reveal clinically actionable drug repositioning opportunities
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Cancer cell lines have numerous characteristics that make them favorable pre-clinical research models, yet they are notoriously poor at predicting drug response in the clinic. Here we sought to investigate the utility of synthetic lethality (SL) interactions discovered from large-scale CRISPR functional screens (i.e. the BROAD and Sanger Cancer Dependency Maps or "DepMap") as predictors of targets that validate in patients. Mutual exclusivity, the phenomenon where two genes are rarely mutated together in the same tumor, is a powerful clinical-stage readout that can be caused by synthetic lethality. We found that SL interactions discovered in DepMap are significantly more likely to be mutually exclusive in TCGA when they include a driver (tumor-suppressor/oncogene). These SL interactions represent high-value targeting opportunities with the advantage of clear patient selection criteria based on their driver mutation status. In an effort to identify drugs that target these proteins as potential repurposing opportunities, we found that pharmacogenomic inhibition rarely invokes the same target dependencies as a genetic deletion of the drug target. Nonetheless, we identified several dozen "clean" drugs with potential for repositioning and validated the top candidates in PDx. Although tumours are more heterogenous than cancer cell lines, we show that cell line viability readouts linked to single-gene/drug perturbations can yield accurate predictions of clinical efficacy when tied to tumor-driver biology. Citation Format: Tomas Babak, Michael Vermeulen, Doris Coto Villa, Andrew Craig. Driver-gene dependencies reveal clinically actionable drug repositioning opportunities [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 4035.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,006 | 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 ».