Abstract B053: Targeting SMURF1 with low-dose proteasome inhibitors in pancreatic cancer organoids
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Global initiatives focused on whole genome and transcriptome analysis (WGTA) of metastatic pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC) tumor cohorts are driving progress in understanding the clinical impact of PDAC heterogeneity. This knowledge is key to continue the discovery of subsets of patients who could benefit from biomarker-informed targeted therapy and expand the currently limited PDAC treatment options. To identify clinically actionable subtypes in metastatic PDAC (mPDAC), our team analyzes prospectively collected WGTA data from patients enrolled in the PanGen trial (NCT02869802), in parallel with analysis of a set of patient-derived organoids (PDOs). In a cohort of 69 sequenced tumors, four cases (5.8%) had an amplification of chromosome 7q22, which included copy gains of transcriptional co-factor TRRAP, drug metabolizing cytochrome P450 genes CYP3A4 and CYP3A5, and SMURF1. SMURF1 is a ubiquitin-protein ligase that regulates TGFβ receptor signaling, in part via its interaction with SMAD7, and has been implicated in the epithelial-to-mesenchymal program and tumor invasiveness in PDAC. The proteasome inhibitor (PI) bortezomib has been shown to attenuate SMURF1 levels. We investigated whether SMURF1 signaling axis is associated with sensitivity to PIs in mPDAC, by analyzing the cytotoxic effects of the PIs bortezomib, carfilzomib and ixazomib in PDOs. Eight PDOs were treated with PIs at concentrations between 0.1pM-1mM. The presence of live and dead cells was quantified using the IN Cell Analyzer, and cell toxicity was analyzed using GRtoxic metrics (grcalculator.org). The PIs bind catalytic subunits of the 26S proteasome, primarily proteasome subunit beta-5, encoded by PSMB5. The cytotoxic activity of all three PIs negatively correlated with tumor biopsy PSMB5 expression (p<0.05), suggesting that PDOs established from tumors with low expression of PSMB5 are more sensitive to PI-induced cell death. There was a positive correlation between ixazomib cytotoxicity and SMURF1 expression (p<0.05). PanGen patients with high (>75th percentile) tumor SMURF1 expression showed shorter overall survival (OS) compared to the rest of the cohort (median OS 9 vs. 14 months, respectively; p=0.004). Immunohistochemistry analysis of a tumor tissue microarray comprising 175 resected PDAC cases detected an association of concomitant low SMURF1 and high SMAD7 protein levels with adjuvant therapy response (median OS: 40 vs. 12 months with no adjuvant treatment, p=0.002), suggesting that attenuation of SMURF1 in the presence of SMAD7 may improve chemotherapy response in early disease stages. In summary, we present data indicating increased sensitivity to PIs in a subset of tumors with low PSMB5 and high SMURF1 expression, and highlight the translational utility of the investigation of genomic and clinically annotated pre-clinical models in PDAC predictive biomarker discovery. Citation Format: Andrew Metcalfe, Joanna M. Karasinska, James T. Topham, Steve E. Kalloger, Hassan Ali, Dawn Ashforth, Marco A. Marra, Janessa Laskin, Patricia A. Tang, Rachel Goodwin, Oliver F. Bathe, Daniel J. Renouf, David F. Schaeffer. Targeting SMURF1 with low-dose proteasome inhibitors in pancreatic cancer organoids [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference on Pancreatic Cancer; 2022 Sep 13-16; Boston, MA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2022;82(22 Suppl):Abstract nr B053.
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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».