Abstract 5795: Potent and selective degradation of KAT2A and KAT2B induces profound cell state changes and inhibits growth of AML, SCLC and NEPC model systems
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Phenotypic plasticity, or the ability of cancer cells to switch between cell states, has recently been recognized as a key hallmark of cancer. Cancer cells can hijack normal developmental pathways, preventing terminal differentiation or causing de-differentiation or transdifferentiation to a more proliferative, plastic cell state similar to those found in early development. Using our proprietary AI/ML platform AURIGIN, we created a high-resolution atlas to define the drivers of normal cell states during human development. After mapping primary human tumors to the atlas, we identified the histone acetyltransferase KAT2A as a key driver of tumor cell plasticity in a subset of acute myeloid leukemias (AML), small cell lung cancer (SCLC) and neuroendocrine prostate cancer (NEPC). Targeting KAT2A was genetically validated in MOLM-13 (AML) cells, where knockdown resulted in significant cell growth inhibition and induction of cell state changes consistent with a more mature differentiation phenotype. Similarly, an early tool heterobifunctional degrader of KAT2A and KAT2B (AUR101) resulted in potent growth inhibition and granulocytic differentiation in MOLM-13 cells and in 5/12 primary AML patient samples grown ex vivo. Treatment of NCI-H1048 SCLC cells with AUR101 potently degraded KAT2A/B, induced a significant shift from a dedifferentiated cell state to a more differentiated epithelial cell state and potently inhibited cell growth both in vitro and in vivo. The strong biological validation of KAT2A/B in SCLC and AML tumors, led us to develop AUR1545, a novel sub-nanomolar degrader of KAT2A and KAT2B. AUR1545, with its improved drug like properties, was tested across representative models of AML, SCLC and NEPC. In vitro, treatment with AUR1545 inhibited proliferation and promoted profound cell state changes in MOLM-13 (AML) cells. In NCI-H1048 (SCLC), LASPC-01 (NEPC) cell lines as well as a primary NEPC organoid model, AUR1545 demonstrated potent antiproliferative effects. In vivo, AUR1545 significantly inhibited tumor growth in an NCI-H1048 xenograft model. Taken together, these data genetically and pharmacologically validate KAT2A and KAT2B as key drivers of cell state plasticity in SCLC, NEPC and AML tumors and point to their utility as novel targets in these aggressive, metastatic and drug resistant cancers. Citation Format: Kimberly S. Straley, James Neef, Ileana Antony-Debre, Maulasri Bhatta, Sambad Sharma, Sara Sinicropi-Yao, Joe DeBartolo, Andrew McRiner, Betty Chan, Henry Wilson, Christina S. Lee, Zied Boudhraa, Mohamed El Ezzy, Umar Sharif, Mark Bittinger, Laura Antipov, Thomas G. Graeber, Stephane de Botton, Katharine E. Yen, David S. Millan. Potent and selective degradation of KAT2A and KAT2B induces profound cell state changes and inhibits growth of AML, SCLC and NEPC model systems [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 5795.
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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) | 0,002 | 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 ».