Applying CRISPR-Cas9 screens to dissect hematological malignancies
Notice bibliographique
Résumé
Bit by bit, over the last few decades, functional genomic tools have been piecing together the molecular puzzle driving tumorigenesis in human patients. Nevertheless, our understanding of the role of several genes and regulatory elements that drive critical cancer-associated physiological processes from disease development to progression to spread is very limited, which significantly affects our ability of applying these insights in the context of improved disease management. The recent advent of clustered regularly interspaced short palindromic repeats (CRISPR)-CRISPR-associated protein 9 (Cas9)-based technology and its application in cancer genomics has, however, allowed the generation of a wealth of knowledge that has helped decipher several critical questions associated with translational cancer research. Precisely, the high-throughput capability coupled with a high level of technological plasticity associated with the CRISPR-Cas9 screens have expanded our horizons from a mere struggle to appreciate cancer as a genetic disease to observing the integrated genomic/epigenomic network of numerous malignancies and correlating it with our present knowledge of drugging strategies to develop innovative approaches for next-generation precision cancer medicine. Specifically, within blood cancers, current CRISPR screens have specifically focused on improving our understanding of drug resistance mechanisms, disease biology, the development of novel therapeutic approaches, and identifying the molecular mechanisms of current therapies, with an underlying aim of improving disease outcomes. Here, we review the development of the CRISPR-Cas9 genome-editing strategy, explicitly focusing on the recent advances in the CRISPR-Cas9-based screening approaches, its current capabilities, limitations, and future applications in the context of hematological malignancies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».