Oncogenic ETS fusions promote DNA damage and proinflammatory responses via pericentromeric RNAs in extracellular vesicles
Notice bibliographique
Résumé
Aberrant expression of the E26 transformation-specific (ETS) transcription factors characterizes numerous human malignancies. Many of these proteins, including EWS:FLI1 and EWS:ERG fusions in Ewing sarcoma (EwS) and TMPRSS2:ERG in prostate cancer (PCa), drive oncogenic programs via binding to GGAA repeats. We report here that both EWS:FLI1 and ERG bind and transcriptionally activate GGAA-rich pericentromeric heterochromatin. The respective pathogen-like HSAT2 and HSAT3 RNAs, together with LINE, SINE, ERV, and other repeat transcripts, are expressed in EwS and PCa tumors, secreted in extracellular vesicles (EVs), and are highly elevated in plasma of patients with EwS with metastatic disease. High human satellite 2 and 3 (HSAT2,3) levels in EWS:FLI1- or ERG-expressing cells and tumors were associated with induction of G2/M checkpoint, mitotic spindle, and DNA damage programs. These programs were also activated in EwS EV-treated fibroblasts, coincident with accumulation of HSAT2,3 RNAs, proinflammatory responses, mitotic defects, and senescence. Mechanistically, HSAT2,3-enriched cancer EVs induced cGAS-TBK1 innate immune signaling and formation of cytosolic granules positive for double-strand RNAs, RNA-DNA, and cGAS. Hence, aberrantly expressed ETS proteins derepress pericentromeric heterochromatin, yielding pathogenic RNAs that transmit genotoxic stress and inflammation to local and distant sites. Monitoring HSAT2,3 plasma levels and preventing their dissemination may thus improve therapeutic strategies and blood-based diagnostics.
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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) | 0,001 | 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 ».