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Enregistrement W4322769729 · doi:10.1158/1538-7445.sabcs22-p6-10-05

Abstract P6-10-05: Mutations in the RNA Splicing Factor SF3B1 drive endocrine therapy resistance and confer a targetable replication stress response defect through PARP inhibition

2023· article· en· W4322769729 sur OpenAlexaboutno aff
P. A. Bland, Harry Saville, Abigail Read, Patty T. Wai, Gareth Muirhead, Lucinda Curnow, Jadwiga Nieminuszczy, Nivedita Ravindran, Marie John, Somaieh Hedayat, Holly E. Barker, James C. Wright, Lu Yu, Ioanna Mavrommati, Barrie Peck, Mark Allen, Patrycja Gazińska, Helen N. Pemberton, Aditi Gulati, Sarah H. Nash, Farzana Noor, Naomi Guppy, Ioannis Roxanis, Samantha L Barlow, Helen Kalirai, Sarah E. Coupland, Ronan Broderick, Samar Alsafadi, Alexandre Houy, Marc‐Henri Stern, Stephen Pettit, Jyoti S. Choudhary, Syed Haider, Wojciech Niedźwiedź, Christopher Lord, Rachael Natrajan

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA modifications and cancer
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRNA splicingBiologySplicing factorInteractomeTranscriptomeCancer researchAlternative splicingOlaparibGene silencingGeneticsComputational biologyGeneRNAGene expressionExonPolymerase

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: Heterozygous hotspot mutations in the RNA splicing factor SF3B1, occur in 3% of unselected breast cancers and are associated with oestrogen receptor (ER+) breast cancer (BC) where they are enriched in metastatic disease and are associated with a poor clinical outcome. SF3B1 mutations drive distinct signatures of alternative splicing through cryptic 3’ splice site selection leading to global transcriptomic and proteomic changes. The functional consequences of the mis-splicing events and resultant genetic vulnerabilities are poorly understood and precision medicine approaches that exploit these characteristics are not clinically available (Table 1). Methods: To understand the role of SF3B1 mutations in ER+ BC, we generated a series of SF3B1 mutant (SF3B1MUT) isogenic cell lines which were characterised using RNA-sequencing and high content mass-spectrometry proteomic profiling. SF3B1 interactome analysis was also performed using immunoprecipitation of SF3B1 followed by mass-spectrometry. The molecular consequences of aberrant splicing were investigated using a targeted screening approach of 280 genes predicted to be alternatively spliced in SF3B1MUT BC, while high-throughput drug screens were used to identify novel therapeutic options for patients with SF3B1MUT breast cancer using isogenic cells. Hits were validated in vitro and in vivo using cell line and patient derived xenografts. Results: Transcriptomic and proteomic profiling of SF3B1MUT cells identified global alternative 3’ splice site selection and subsequent proteomic changes induced by the mutations. Investigation of the SF3B1K700E interactome identified an enrichment of SF3B1K700E binding with ER, aberrant splicing of ER target genes, global rewiring of ER chromatin binding and resistance to endocrine therapy. Silencing of the aberrantly spliced candidate genes PPIH, TRIM37, HIGD1A, BRD9, and PHKG2 significantly enhanced the growth of the SF3B1 mutant cells, suggestive of a dose dependent tumour suppressive effect. Through synthetic-lethal drug screens we found that SF3B1MUT cells are selectively sensitive to PARP inhibitors. SF3B1MUT cells display a defective response to PARPi induced replication stress. Mechanistically, this occurs via defective ATR signalling in SF3B1MUT cells, which upon PARPi exposure leads to increased replication origin firing and loss of pChk1 (S317) induction. The resultant replication stress leads to failure to resolve DNA replication intermediates via the endonuclease MUS81 and cell cycle stalling at the G2/M checkpoint. These defects can be further targeted by ATM, CDK7 or FACT inhibition, when used in combination with PARPi treatment. This SF3B1MUT selective PARPi sensitivity is preserved across multiple cell lines and patient derived tumour models. In vivo, PARPi produce profound anti-tumour effects in multiple SF3B1MUT cancer models and eliminate distant metastases. Conclusions: Our integrative analysis reveals mechanistic insight into the role of SF3B1 mutations in endocrine therapy response in ER+ breast cancers, where altered SF3B1 induces ER-transcriptional re-programming. We further identified a robust synthetic-lethal relationship of mutant SF3B1 with PARP inhibition that is caused by a defective response to PARPi induced replication stress. Furthermore, we identified several potential selective combination strategies together with PARPi that are selective for SF3B1MUT cells. Together, these data provide the pre-clinical and mechanistic rationale for assessing already-approved PARPi in a biomarker-defined subset of advanced ER+ BC. Table 1. Identified potential therapies for SF3B1 mutant cancers from this study and the literature Citation Format: Phil Bland, Harry Saville, Abigail Read, Patty Wai, Gareth Muirhead, Lucinda Curnow, Jadwiga Nieminuszczy, Nivedita Ravindran, Marie John, Somaieh Hedayat, Holly Barker, James Wright, Lu Yu, Ioanna Mavrommati, Barrie Peck, Mark Allen, Patrycja Gazinska, Helen Pemberton, Aditi Gulati, Sarah Nash, Farzana Noor, Naomi Guppy, Ioannis Roxanis, Samantha Barlow, Helen Kalirai, Sarah Coupland, Ronan Broderick, Samar Alsafadi, Alexandre Houy, Marc-Henri Stern, Stephen Pettit, Jyoti Choudhary, Syed Haider, Wojciech Niedzwiedz, Christopher Lord, Rachael Natrajan. Mutations in the RNA Splicing Factor SF3B1 drive endocrine therapy resistance and confer a targetable replication stress response defect through PARP inhibition. [abstract]. In: Proceedings of the 2022 San Antonio Breast Cancer Symposium; 2022 Dec 6-10; San Antonio, TX. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2023;83(5 Suppl):Abstract nr P6-10-05.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Expérimental (laboratoire)low
gptaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Expérimental (laboratoire)high
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,090
Tête enseignante GPT0,412
Écart entre enseignants0,321 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

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
Publié2023
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