Abstract IA022: Mechanisms of splicing dysregulation and dependency in cancer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Dysregulated RNA splicing is a hallmark feature of cancer. Much like mutational signatures in tumors, RNA mis-splicing patterns are widely heterogeneous and segregate tumors into clades, suggesting there are distinct mechanisms underlying these splicing aberrations. However, the mechanisms driving such distinct RNA splicing dysregulation remain largely unknown. Herein, we discovered that copy-number variation of essential splicing factors is a pervasive cause of splicing dysregulation, and in some tumor contexts, confers deep dependencies on RNA-binding proteins (RBPs) that converge on these mechanisms. Using a systematic chemical biology approach, we delineate how splicing RBPs participate in distinct types of RNA quality control in cells, and when disrupted, produce surprisingly unique patterns of RNA mis-splicing. These RBP-specific mis-splicing patters are common in distinct cancer types. Notably, unbiased genome-wide analysis revealed that RBP-specific mis-splicing patterns found in tumors were significantly associated with copy number loss of a network of functionally linked splicing factors. These splicing factors often reside on tumor suppressor loci that are frequently deleted in breast and other cancers, suggesting that copy number loss of essential splicing RBPs is a collateral event with selected loss of tumor suppressors. Importantly, RBP-specific mis-splicing signatures also segregate tumor models that are dependent on the concordant RBP, suggesting that these tumors evolve defects in RBP function that predispose them to further perturbation. Together, our work suggests that deletions of tumor suppressor loci may drive collateral dysregulation of RNA splicing through partial loss of splicing RBPs and provokes the hypothesis that these mis-splicing signatures may predict actionable dependencies in the cancers that harbor them. Citation Format: Kristen Karlin. Mechanisms of splicing dysregulation and dependency in cancer [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 IA022.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 | 0,001 |
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 ».