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Enregistrement W4311194927 · doi:10.1158/1538-7445.cancepi22-b002

Abstract B002: A CRISPR/Cas9 screening strategy for identifying modifiers of the viral mimicry response

2022· article· en· W4311194927 sur OpenAlexaff
Raymond Chen, Ilias Ettayebi, Daniel D. De Carvalho

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCRISPR and Genetic Engineering
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyMolecular mimicryCell biologyTrans-activating crRNAInterferonCRISPRGeneticsImmune systemCas9Gene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Viral mimicry is the induction of a cellular antiviral response triggered by endogenous nucleic acids rather than exogenous viral infection. Such nucleic acids are sensed by cytosolic pattern recognition receptors and interpreted by the cell as an infection, leading to activation of an antiviral signaling cascade that results in interferon (IFN) signaling and subsequent upregulation of interferon-stimulated genes (ISGs). While downstream effects of ISGs are diverse and vary from direct induction of apoptosis to adaptive immune system engagement, the end result of viral mimicry is the culling of the ‘infected’ cancer cell. The viral mimicry response was first described as a mechanism of the FDA-approved DNA demethylating agents azacytidine (AZA) and decitabine (DAC). By removing transcriptionally repressive DNA methylation, these compounds allow normally-silenced repetitive elements of the genome to be expressed as double-stranded RNA (dsRNA) species that trigger viral mimicry. Since then, a body of literature has emerged implicating viral mimicry as a common mechanism underlying many different therapies and drug targets, including histone modifiers (e.g., LSD1, EZH2) as well as non-epigenetic targets such as cell cycle regulators (e.g., CDK4/6). The diversity of viral mimicry-inducing targets highlights the need for a systematic and discovery-based method to identify novel drug targets. Here, we accomplish this through the development of a viral mimicry cell reporter system composed of a green fluorescent protein (GFP) reporter coupled to the interferon-stimulated response element (ISRE) for CRISPR/Cas9-based pooled library screening. Using ISRE stimulation and subsequent GFP expression as a readout for viral mimicry activation, flow cytometry-based methods can be used to quantify the population of cells undergoing viral mimicry. Exogenous treatments of type I IFN or the synthetic dsRNA analogue polyinosinic-polycytidylic acid in the absence or presence of the JAK/STAT inhibitor ruxolitinib were used in conjunction with flow cytometry to validate the robustness and specificity of the reporter. To date, two preliminary screens in colorectal and lung cancer cell lines (LIM1215 and A549, respectively) have been performed using this system with a pooled single guide RNA library targeting epigenetic modifiers. These proof-of-principle experiments revealed two candidate hits – the histone methyltransferase SETDB1 and the lysine demethylase KDM5C. Follow-up validation experiments confirm GFP expression and viral mimicry activation in cells with single-gene knockouts for SETDB1 and KDM5C and demonstrate enhanced activation in combination with decitabine, as well as provide rationale for further study of these hits as therapeutic targets. Our work thus far demonstrates the feasibility of our approach and indicates the utility of our system as a novel tool for studying viral mimicry biology. Citation Format: Raymond Chen, Ilias Ettayebi, Daniel D. De Carvalho. A CRISPR/Cas9 screening strategy for identifying modifiers of the viral mimicry response. [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference: Cancer Epigenomics; 2022 Oct 6-8; Washington, DC. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2022;82(23 Suppl_2):Abstract nr B002.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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.

Tête enseignante Opus0,114
Tête enseignante GPT0,466
Écart entre enseignants0,352 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
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