Abstract PO-086: Generation of HPV-negative tobacco-associated oral cancer models using <i>p53</i> and <i>Cdkn2a</i> mutant mice
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background. Genetically engineered mouse models (GEMMs) in combination with chemical carcinogenesis are powerful tools to assess the functional role of driver mutations commonly seen in human oral cancer. The tumor suppressors TP53 and CDKN2A, which regulate cell-cycle checkpoints relevant to DNA repair are the two most frequent mutations found in HPV-negative head and neck squamous cell carcinoma (HNSCC). Recent studies have demonstrated that the combination of TP53 and CDKN2A mutations is associated with aggressive tumors in animal models, and patients with tumors bearing both mutations have poor treatment outcomes. In this study, we used wild-type, mutant p53, mutant Cdkna2a, and double mutant p53/Cdkn2 mice to understand their role in oral carcinogenesis through modulation of the epithelial tumor compartment as well as its interaction with the tumor immune microenvironment. Methods. First, the mouse strains: K14Cre, p53 loss-of function (LOF), p53R172H, p53R245W and Cdkn2a-LOF were backcrossed into C57BL/6 genetic background using marker assisted speed congenics. Chemical oral carcinogenesis was induced using a low dose of 4-Nitro quinoline 1-oxide in the drinking water for 16 weeks. The tongues were harvested and fixed in 10% neutral-buffered formalin and process for histopathological studies. A total of 15 to 20 slides per genotype were analyzed by a pathologist in blinded approach quantify pre-malignant lesions and cancers in each genotype group. Representative unstained tumor sections were selected for HTG EDGEseq targeted RNA sequencing using the tumor response panel and the assay was run by HTG molecular diagnostics lab. Preliminary Imaging mass cytometry (IMC) was used for validation of immune markers in the tumor microenvironment. Results. Mutant p53 and Cdkn2a-LOF accelerate oral tumor development in a 4NQO mouse oral carcinogenesis model. Mutant p53R172H and Cdkn2a showed a more aggressive phenotype of tumor progression compared to other p53 mutants and wild-type mouse genotypes. Interestingly, the tumor microenvironment of Cdkn2a-LOF showed higher expression of immune checkpoint inhibitors compared to mutant p53R172H mice. Furthermore, the interplay of mutant p53 and Cdkn2a in double mutant mice resulted in more aggressive tumors compared to single mutations, which correlates closely with what is seen in human HNSCC patients with tumors bearing TP53 and CDKN2A. Finally, we have established several tumorigenic cell lines containing single and double p53/Cdkn2a mutations. Conclusions. Combining single- and double-mutant p53 and Cdkn2a mice with chemical carcinogenesis provides complementary model systems to study oral cancer immune evasion, develop strategies for prevention, and optimize therapies targeting the immune system and tumor microenvironment. These models complement human clinical trials by providing models for testing trial-generated hypotheses. Citation Format: Allison Nipper, Yewen Shi, Alanis E. Rodriguez Rosario, Nicholas Balbin, Roberto Rangel Jr., Liping Dong, Arnoldo Corona, Ratna Veeramachaneni, Guillermina Lozano, Andrew G. Sikora, Jeffrey N. Myers, Roberto Rangel. Generation of HPV-negative tobacco-associated oral cancer models using p53 and Cdkn2a mutant mice [abstract]. In: Proceedings of the AACR-AHNS Head and Neck Cancer Conference: Innovating through Basic, Clinical, and Translational Research; 2023 Jul 7-8; Montreal, QC, Canada. Philadelphia (PA): AACR; Clin Cancer Res 2023;29(18_Suppl):Abstract nr PO-086.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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 ».