Abstract A002: Dynamic single cell imaging of cancer stem cells and clonality in fusion-negative rhabdomyosarcoma
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Rhabdomyosarcoma (RMS) accounts for 50% of all soft-tissue childhood sarcomas and is characterized by tumor cells that molecularly and morphologically resemble undifferentiated skeletal muscle. Treatment involves an aggressive regimen of chemotherapy followed by surgical resection and/or radiation therapy. Although survival rates can be as high as 70-90% in low-risk or localized disease, patients with oligoclonal or relapsed disease have extremely poor prognoses. Thus, there is a clinical imperative to identify novel therapeutic targets, particularly ones that could reduce clonality and suppress cancer stem cell self-renewal. Our lab has recently shown that fusion-negative (FN-)RMS contain four dominant tumor cell states: proliferative, ground, mesenchymal cancer stem cells (mCSCs) and differentiated muscle. Importantly, the mCSCs are largely quiescent under normal growth conditions but re-enter the cell cycle to promote tumor growth following stress. This suggests that mCSCs are likely responsible for driving therapy resistance and relapse. Building on our previous successes in live imaging cancer stem cells using transgenic zebrafish models that express fluorophores under control of developmentally restricted muscle promoters, we are now developing similar approaches to drive fluorescent protein expression in human FN-RMS cell lines to trace lineage fate and to witness the division history of mCSCs in real time. Using a combination of CRISPR/Cas9 gene inactivation and these newly developed tools, we are poised to identify new self-renewal pathways by the direct, live-cell imaging of FN-RMS engrafted into optically clear, immune-deficient zebrafish. In addition, we are also using tumor clonality as a surrogate of increased tumor aggression and cancer stem cell potential in the zebrafish RAS-induced RMS model. We have adapted the transgenic zebrafish model of kRASG12D-induced RMS to analyze tumor clonality using multispectral Zebrabow and GESTALT, a CRISPR barcoding technique that tracks cell fate. Using RMS-specific gene expression datasets that are associated with cancer stem cells, we are now screening for genes that elevate tumor clonality, increase tumor penetrance and accelerate tumor growth. Ultimately, by developing these lineage tracing tools in both human RMS cell lines and our transgenic Zebrafish RMS model, we will identify new modulators of the mCSC transcriptional cell states and possible therapeutic targets. Citation Format: Tiffany Eng, Yun Wei, Qian Qin, Chuan Yan, Qiqi Yang, Alexandra Veloso, Karin McCarthy, David Langenau. Dynamic single cell imaging of cancer stem cells and clonality in fusion-negative rhabdomyosarcoma [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference: Sarcomas; 2022 May 9-12; Montreal, QC, Canada. Philadelphia (PA): AACR; Clin Cancer Res 2022;28(18_Suppl):Abstract nr A002.
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 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) | 0,003 | 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 ».