Mapping <i>in silico</i> genetic networks of the <i>KMT2D</i> tumour suppressor gene to uncover novel functional associations and cancer cell vulnerabilities
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Loss-of-function (LOF) alterations in tumour suppressor genes cannot be directly targeted. Approaches characterising gene function and vulnerabilities conferred by such mutations are required. Here, we computationally map genetic networks of KMT2D , a tumour suppressor gene frequently mutated in several cancer types. Using KMT2D loss-of-function ( KMT2D LOF ) mutations as a model, we illustrate the utility of in silico genetic networks in uncovering novel functional associations and vulnerabilities in cancer cells with LOF alterations affecting tumour suppressor genes. We revealed genetic interactors with functions in histone modification, metabolism, and immune response, and synthetic lethal (SL) candidates, including some encoding existing therapeutic targets. Analysing patient data from The Cancer Genome Atlas and the Personalized OncoGenomics Project, we showed, for example, elevated immune checkpoint response markers in KMT2D LOF cases, possibly supporting KMT2D LOF as an immune checkpoint inhibitor biomarker. Our study illustrates how tumour suppressor gene LOF alterations can be exploited to reveal potentially targetable cancer cell vulnerabilities.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».