Abstract A043: Identifying critical vulnerabilities that sensitise <i>Lkb1</i>-mutant lung adenocarcinoma to T cell mediated killing
Notice bibliographique
Résumé
Abstract KRAS is the most frequently altered oncogene in lung adenocarcinoma (LUAD). While the clinical development of targeted therapies has improved the treatment of a subset of patients, the heterogeneity of KRAS mutant LUAD remains a clinical challenge. Identifying tumor intrinsic dependencies through common co-occurring mutations are one approach to more effectively target KRAS-mutant LUAD. Loss-of-function mutations in STK11/Lkb1, are frequently found co-mutated with KRAS, and comprise an aggressive form of the disease. Immune checkpoint inhibitors (ICIs) targeting the PD-1/PD-L1 axis, which aims to unleash CD8 effector T cells against tumors, are currently used as a first-line treatment strategy for KRAS mutant patients. However, KRAS mutant tumors that harbour co-mutations in STK11 fail to respond to ICIs. A greater understanding of the tumor-intrinsic processes that allow STK11/Lkb1 mutant tumors to evade immune detection is required to enhance the response of ICIs and improve patient outcomes. Here, we have used an unbiased genome-wide CRISPR knockout screening approach in lung cancer cell lines generated from the Kras G12D/+/Lkb1 fl/fl (KL) mouse model to unveil tumor-intrinsic mechanisms involved in anti-tumor immunity. To identify gene targets that sensitise tumor cells to T cell mediated killing, a co-culture method using the OVA/OT-I system was employed. Importantly, sgRNAs targeting genes encoding components of interferon signalling (Jak1, Stat1, Ifngr1) and MHC-I presentation (B2m, H2-k1) were enriched following serial application of OT-I T cells, consistent with the role these pathways play in resistance to ICIs. Conversely, sgRNAs targeting several genes were found to sensitise KL tumor cells to T cell mediated killing. This included genes (Serpinb9, Ptpn2) previously implicated in increasing T cell-mediated tumor cell killing, supporting the robustness of our screening platform. Excitingly, sgRNAs targeting novel genes, not previously implicated in mediating anti-tumor immunity were also identified. Current investigations validating the ability of candidate genes to sensitise KL tumor cells to T cell killing will be presented. Together, these results demonstrate the power of whole genome CRISPR screens in identifying candidate genes that may serve as therapeutic targets to improve treatment responses in KRAS/STK11/Lkb1 mutant LUAD patients. Citation Format: Jackson A McDonald, Danielle Boyd, Sarah Diepstraten, Leanne Scott, Lin Tai, Andrew Kueh, Marian Burr, Sarah A Best, Marco J Herold, Kate D Sutherland. Identifying critical vulnerabilities that sensitise Lkb1-mutant lung adenocarcinoma to T cell mediated killing [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference in Cancer Research: Tumor Immunology and Immunotherapy; 2023 Oct 1-4; Toronto, Ontario, Canada. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Immunol Res 2023;11(12 Suppl):Abstract nr A043.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 ».