Abstract PR014: Combinatorial genetic screens to map synthetic lethal interactions and identify new cancer drug targets in <i>KRAS</i> mutant cancers
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The success of precision oncology depends on our ability to translate accumulating genomic data into actionable treatment options in a personalized manner. The first step requires the identification of a specific genomic signature, then matching this signature with the most effective therapy. Unfortunately, more often than not, we do not have a specific cancer drug that is effective for the mutation found in a specific tumor. We desperately need to identify new targets so that we can develop new drugs to deliver on the promise of precision cancer medicine. In addition, we need to develop a rational way to combine drugs that does not depend on trial and error. Combinatorial genetic screening CRISPR-Cas9 now allows us to identify synthetic lethal interactions in which simultaneous perturbation of two genes leads to cell death. However, multiplex gene editing to reveal these synergies between genes is a major challenge. For model systems like yeast, high-throughput methods and technologies have made it possible to create genetic networks with around 23 million double mutants (6000 genes x 6000 genes) and has resulted in the most detailed genetic interaction network to date consisting of ∼900,000 genetic interactions. This landscape of genetic interaction network of yeast has taken the scientific research community 15 years. In human cells, there are ∼20,000 genes and 400 million combinations, making this very complex network impossible to screen and test all these 400M combinations. To systematically interrogate such genetic interactions, we designed a dual CRISPR-Cas9 perturbation library targeting the top 1000 genes upregulated in KRAS mutant cancers (lung, pancreas and colon cancers). We performed these combinatorial double knockout screens on 100K (100x1000) unique gene pairs and identified 27 pairs whose co-disruption results in a loss of cellular fitness. We next validated those top synthetic lethal pairs of genes by performing secondary screens using CRISPR-Cas12a on more KRAS mutant and KRAS WT cell lines. Overall, our findings will provide insight into potential combinational targets in KRAS mutant tumors and will highlight the synthetic lethality effects that occurs among the novel targets, and other proliferation, metastasis, immune and metabolism modules. Citation Format: Rand Arafeh, Laura Chang, Lydia Sawyer, Helen Wang, James McFarland, Joshua Dempster, Peter DeWeirdt, John Doench, William C. Hahn. Combinatorial genetic screens to map synthetic lethal interactions and identify new cancer drug targets in KRAS mutant cancers [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference in Cancer Research: Expanding and Translating Cancer Synthetic Vulnerabilities; 2024 Jun 10-13; Montreal, Quebec, Canada. Philadelphia (PA): AACR; Mol Cancer Ther 2024;23(6 Suppl):Abstract nr PR014.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».