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Enregistrement W4386587522 · doi:10.1101/2023.09.08.556863

Landscape of super-enhancers in small cell carcinoma of the ovary, hypercalcemic type and efficacy of targeting with natural product triptolide

2023· preprint· en· W4386587522 sur OpenAlexafffund
Jessica D. Lang, William Selleck, Shawn Striker, Nicolle A. Hipschman, Rochelle Kofman, Anthony N. Karnezis, F. Kommoss, Friedrich Kommoss, Jae Rim Wendt, Salvatore Facista, William P.D. Hendricks, Krystal A. Orlando, Patrick Pirrotte, Elizabeth A. Raupach, Victoria Zismann, Yemin Wang, David G. Huntsman, Bernard E. Weissman, Jeffrey M. Trent

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueChromatin Remodeling and Cancer
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of Health
Mots-clésEnhancerSMARCA4BiologyTriptolideCancer researchOncogeneEpigeneticsTranscription factorCellGeneGeneticsCell cycleChromatin remodeling

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Purpose Small cell carcinoma of the ovary-hypercalcemic type (SCCOHT) is a rare form of ovarian cancer affecting young women and girls. SCCOHT is driven by loss of both SWI/SNF ATPases SMARCA4 and SMARCA2, having major effects on enhancer landscapes. Super-enhancers are a distinct subset of enhancer clusters frequently associated with oncogenes in cancer. Experimental Design SCCOHT cell lines and PDX models were interrogated for super-enhancer landscape with H3K27ac CUT&RUN integrated with RNAseq data for associated oncogene analysis. IHC staining and drug efficacy studies in PDX models demonstrate clinical translatability. Results Here we discovered key distinctions between SWI/SNF chromatin occupancy following SMARCA4 restoration at enhancer vs. super-enhancer sites and characterized putative oncogene expression driven by super-enhancer activity. SCCOHT super-enhancer target genes were particularly enriched in developmental processes, most notably nervous system development. We found high sensitivity of SCCOHT cell lines to triptolide, a small molecule that targets the XPB subunit of the transcription factor II H (TFIIH) complex, found at super-enhancers. Triptolide inhibits expression of many super-enhancer associated genes, including oncogenes. Notably, SALL4 expression is significantly decreased following short triptolide treatment, and its RNA expression was high in SCCOHT tumors relative to other ovarian cancers. In SCCOHT patient-derived xenograft models, triptolide and its prodrug derivative minnelide are particularly effective in inhibiting tumor growth. Conclusions These results demonstrate the key oncogenic role of super-enhancer activity following epigenetic dysfunction in SCCOHT, which can be effectively targeted through inhibition of its functional components, such as TFIIH inhibition with triptolide. Statement of Translational Relevance This work identifies a potential therapeutic strategy for small cell carcinoma of the ovary-hypercalcemic type (SCCOHT), a rare and aggressive ovarian cancer affecting young women and children. This study highlights the role of the loss of SWI/SNF ATPase SMARCA4 in altering super-enhancers to promote high oncogene expression. We discovered that SCCOHT cells exhibited high sensitivity to triptolide, a small molecule derived from Tripterygium wilfordii, which targets the XPB subunit of the transcription factor II H (TFIIH) complex found at super-enhancers. Triptolide inhibits the expression of super-enhancer-associated genes, including oncogenes like SALL4, which is highly expressed in SCCOHT. Moreover, in SCCOHT patient-derived xenograft models, triptolide and its derivative minnelide effectively inhibited tumor growth. These findings suggest that targeting super-enhancer activity could be a promising therapeutic approach for SCCOHT, offering potential clinical benefits to patients who currently face limited treatment options and poor outcomes.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil0,786

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,196 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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