MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4393073328 · doi:10.1158/1538-7445.am2024-6599

Abstract 6599: 3D genomic analysis reveals novel enhancer hijacking mechanisms caused by complex structural alterations that drive oncogene overexpression

2024· article· en· W4393073328 sur OpenAlexaff
Katelyn L. Mortenson, Courtney Dawes, Emily R. Wilson, Nathan E. Patchen, Hailey Johnson, Jason Gertz, Swneke D. Bailey, Yan Liu, Katherine E. Varley, Xiaoyang Zhang

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHER2/EGFR in Cancer Research
Établissements canadiensConcordia UniversityMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnhancerOncogeneBiologyCancer researchCell biologyCancerGeneticsComputational biologyGeneGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Enhancer hijacking, caused by structural alterations on chromosomes as well as extrachromosomal DNA (ecDNA), is a common cancer driver event. The complexity and ubiquity of structural alterations in cancer genomes make it difficult to identify enhancer hijacking with genome sequencing alone. Here we describe a 3D genomics-based analysis called HAPI (Highly Active Promoter Interactions) to characterize enhancer hijacking caused by various types of structural alterations. Applying HAPI analysis to HiChIP data from 34 cancer cell lines, we identified novel enhancers hijacked through chromosomal rearrangements to activate both known and potentially novel oncogenes such as MYC, CCND1, ETV1, CRKL, and ID4, which we validated using CRISPRi assays and RNA-seq analysis. Furthermore, we found that ecDNAs often contain multiple oncogenes from different chromosomes, which cause nested enhancer hijacking among them. For instance, we found that MYC ecDNAs relocate additional oncogenes from other chromosomes such as CDX2, ERBB2, or CD44 near the MYC locus, co-opting MYC’s enhancers for their overexpression, which we validated using dual-color DNA FISH and CRISPRi assays. This multiple oncogenes-involved enhancer hijacking mechanism may suggest novel therapeutic strategies such as targeting either the co-opting oncogenes or the hijacked enhancers for ecDNAs. Our study provides a robust strategy to detect enhancer hijacking events using our publicly available HAPI analysis tool and reveals novel mechanisms underlying oncogene activation caused by chromosomal and extrachromosomal structural alterations. Citation Format: Katelyn L. Mortenson, Courtney Dawes, Emily R. Wilson, Nathan E. Patchen, Hailey Johnson, Jason Gertz, Swneke D. Bailey, Yan Liu, Katherine E. Varley, Xiaoyang Zhang. 3D genomic analysis reveals novel enhancer hijacking mechanisms caused by complex structural alterations that drive oncogene overexpression [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2024; Part 1 (Regular Abstracts); 2024 Apr 5-10; San Diego, CA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2024;84(6_Suppl):Abstract nr 6599.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,185
Tête enseignante GPT0,483
Écart entre enseignants0,298 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCancer ResearchMême sujetHER2/EGFR in Cancer ResearchTravaux en français237 207