Abstract IA019: How to target lung metastasis: dynamic changes in chromatin accessibility during osteosarcoma lung metastasis expose vulnerabilities
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The metastatic cascade describes the series of steps required for a cancer cell to successfully spread from its primary tumor to a secondary organ. Despite knowing that metastasis is a fluid process, almost all studies to date have relied on end-point assays. As a result, little is known about the continuum of molecular events required for successful growth within the secondary organ. By profiling accessible chromatin in osteosarcoma cells grown in vitro and isolated from an early and late timepoint during lung metastasis, we identify temporally distinct epigenomic reprogramming events that occur as tumors form and grow within the metastatic microenvironment. Furthermore, these data pinpoint key upstream transcription factors responsible for the dynamic chromatin changes. Through paired in vivo and in vitro CRISPR drop-out screens, we show a subset of these putative pro-metastatic transcription factors are essential for lung metastasis, but dispensable for in vitro growth. Targeting the same factors with chemical probes in vitro and ex vivo demonstrated similar context-dependent essentiality. Altogether, our study demonstrates the epigenomes of metastasizing cancer cells are tightly regulated in a dynamic and context-specific manner, and the transcription factors controlling this process may serve as novel vulnerabilities. Citation Format: Peter C. Scacheri. How to target lung metastasis: dynamic changes in chromatin accessibility during osteosarcoma lung metastasis expose vulnerabilities [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 IA019.
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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 | 0,001 | 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 ».