Functional diversity of the <i>TP53</i> mutome revealed by saturating CRISPR mutagenesis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The tumor suppressor gene TP53 is the most frequently mutated gene in various cancers. Unlike other tumor suppressors, TP53 is mostly hit by missense mutations, of which more than 2,000 have been described in cancer patients. To take advantage of TP53 mutation status for personalized therapy, a deeper knowledge of the functional ramifications of specific mutations is required as evidence of the functional heterogeneity of mutant p53 proteins mounts. Here, we report on a CRISPR-based saturation mutagenesis screen of 9,225 variants expressed from the endogenous TP53 gene locus of a cancer cell. By tracking changes in the abundance of individual variants in response to specific p53-pathway stimulation, we were able to construct high-resolution functional activity maps of the TP53 mutome, covering ∼94.5% of all cancer-associated missense mutations. The results demonstrate the impact of individual mutations on tumor cell fitness with unprecedented precision and coverage, even revealing underlying mechanisms such as apoptosis. The high discriminatory power also resolves subtle loss-of-function phenotypes and highlights a subset of mutants as particularly promising targets for pharmacological reactivation. Moreover, the data offer intriguing insight into the role of aberrant splicing and nonsense-mediated mRNA decay in clearing truncated proteins due to not only nonsense, frameshift, and splice-site mutations but also missense and synonymous mutations. Surprisingly, no missense mutation provided an immediate proliferative advantage over a null mutation. Nonetheless, cells with a missense, but not null mutations, acquired pro-metastatic properties after prolonged growth in mice, emphasizing the significance of mutant p53-directed clonal evolution in the progression of tumors towards metastasis.
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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».