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Enregistrement W4393087474 · doi:10.1158/1538-7445.am2024-1256

Abstract 1256: RPL22 is a tumor suppressor in MSI-high cancers and a key splicing regulator of MDM4

2024· article· en· W4393087474 sur OpenAlexaff
H Weinstein, Kevin Hu, Lisa Fish, Yih-An Chen, Paul Allegakoen, Keliana Hui, Julia H. Pham, Maria B. Baco, Hanbing Song, Andrew O. Giacomelli, Francisca Vázquez, Mahmoud Ghandi, Hani Goodarzi, Franklin W. Huang

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer-related Molecular Pathways
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRegulatorSuppressorRNA splicingKey (lock)Cancer researchBiologyCancerGeneticsGeneEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Microsatellite instability high (MSI-H) tumors are marked by 30% or more mutations in microsatellite regions and are generated by somatic or germline alterations in DNA mismatch repair machinery. Despite a high tumor mutational burden, MSI-H tumors do not frequently harbor mutations in TP53. Notably, a frameshift mutation (p.K15fs) in the gene RPL22 is among the most recurrent mutations in MSI-H tumors. RPL22 and its paralog, RPL22L1, form part of the large subunit of the 60S ribosome and are known to affect protein synthesis as well as splicing of genes and transcription factors that affect development and tumorigenesis. Here we explore the result of RPL22 loss on the regulation of MDM4, an upstream target of p53. MDM4 protein expression is mediated through alternative mRNA splicing of its sixth exon, which leads to two isoforms, the exon 6-inclusive MDM4-FL and the exon 6-exclusive MDM4-S, which is prone to degradation. To date, no mutational events have been associated with this alternative splicing event. We show the prevalence of RPL22fs mutations is more than 70% in certain MSI-H cell lines (e.g. colon, endometrial) and tumors (e.g. stomach adenocarcinoma) in the CCLE and TCGA. RPL22 copy number loss and RPL22 frameshift mutations are strongly correlated with MDM4 exon 6 inclusion in TCGA samples, and RPL22 knockout increases MDM4 exon 6 inclusion and MDM4 protein in multiple cell lines. RPL22 loss increases cell proliferation and augments resistance to the MDM inhibitor Nutlin-3a. Downstream targets of p53 (p21, BBC3) are downregulated due to RPL22 loss and Nutlin-3a inhibition, suggesting mutation of RPL22 and subsequent overexpression of MDM4 promotes resistance to Nutlin-3a. CLIP-seq revealed that RPL22 binds the MDM4 3’-UTR. We find that RPL22 loss is associated with an alternative 3’-splicing event in RPL22L1 adjacent to exon 3 and results in the expression of the full-length transcript of RPL22L1. In summary, we identify RPL22 as a key modulator of MDM4 splicing through an alternative splicing switch in exon 6. Furthermore, RPL22 represses the expression of its paralog, RPL22L1, by mediating the splicing of a cryptic exon corresponding to a truncated functional transcript. Therefore, we propose that damaging mutations in RPL22 drive oncogenic MDM4 induction and reveal a common splicing circuit in MSI-H tumors that may inform therapeutic targeting of the MDM4-p53 axis and oncogenic RPL22L1 induction. Our results also suggest that the presence of RPL22 may act as a rheostat to maintain MDM4 exon 6 skipping under normal cellular contexts. Citation Format: Hannah N. Weinstein, Kevin Hu, Lisa Fish, Yih-An Chen, Paul Allegakoen, Keliana S. Hui, Julia H. Pham, Maria B. Baco, Hanbing Song, Andrew O. Giacomelli, Francisca Vazquez, Mahmoud Ghandi3, Hani Goodarzi, Franklin W. Huang. RPL22 is a tumor suppressor in MSI-high cancers and a key splicing regulator of MDM4 [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 1256.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0030,001

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,340 · 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

Citations0
Publié2024
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