Abstract 3501: A genome-wide screen for determinants of radioresistance in head and neck cancer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction: Head and neck cancer (HNC) is the seventh most common cancer worldwide with over 1 million new cases diagnosed each year. Radioresistance is a major cause of both treatment failure and poor prognosis, with locoregional recurrence after radiotherapy occurring in up to 50% of HNC patients. Despite the discovery of individual genes implicated in the ability of HNC cells to develop radioresistance, a systematic evaluation remains to be undertaken. This project is the first to conduct genome-wide CRISPR screens for regulators of radioresistance in HNC, with the aim to identify phenotype-driving genes and pathways. Experimental Procedures: Genome-wide negative selection screens were conducted on HNC cell lines using the Toronto KnockOut (TKO) CRISPR library. Monoclonal Cas9 cell lines were derived from UT-SCC-42A (42A), FaDu, and PE/CA-PJ41 (clone D2) with Cas9 editing efficiencies >80%. Library-transduced cells were treated with the minimum dose of radiation resulting in cessation of cell growth (10 Gy for 42A and FaDu; 8 Gy for PE/CA-PJ41). Genomic DNA from the resultant radioresistant populations was extracted and sequenced on the Illumina NextSeq 500. MAGeCK analysis of read counts identified gene targets of significantly depleted gRNAs after irradiation. Genes that correlated with overall survival (OS) in the TCGA Pan-Cancer database were selected for further investigation. The top candidate genes in the determination of radioresponse were validated using cell proliferation and clonogenic assays. Effects of loss-of-function on cell migration were assessed using scratch wound and transwell migration assays. Results: 117 putative radioresistance genes were identified in the 42A cell line screen; the top ranked hits were MMP14, CD44, CALR, and HHLA1. RNA expression levels of these genes had a significant correlation with OS of radiation-treated HNC patients in the TCGA Pan-Cancer Atlas. Loss-of-function of the candidate genes was confirmed to increase radiosensitivity through live cell imaging in 42A and PJ41 cells, which were further corroborated with clonogenic assays. Downregulation of at least one gene impaired the migration of 42A and PJ41 cells, suggesting a role in cellular invasion and migration. Conclusion: This study will contribute to a deeper understanding of mechanisms of radioresistance in HNC, which continues to be a leading cause of mortality in HNC patients. Future pathway elucidation through transcriptome analysis and functional characterization may reveal additional therapeutic targets that can improve the outcome for HNC patients treated with radiation. Citation Format: Jacqueline H. Law, Pierre-Antoine Bissey, Isabella Kojundzic, Kenneth W. Yip, Fei-Fei Liu. A genome-wide screen for determinants of radioresistance in head and neck cancer [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2023; Part 1 (Regular and Invited Abstracts); 2023 Apr 14-19; Orlando, FL. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2023;83(7_Suppl):Abstract nr 3501.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».