EPEN-28. NOVEL TARGET IDENTIFICATION IN RECURRENT POSTERIOR FOSSA EPENDYMOMA GROUP A
Notice bibliographique
Résumé
Abstract BACKGROUND Posterior fossa ependymoma group A (PF-EPN-A) are an aggressive subgroup of ependymal tumors which occur predominantly in infants and possess a poor prognosis. Treatment is limited to surgical resection and adjuvant radiation with no approved chemotherapies or targeted therapies available. Despite treatment efforts, nearly half of all PF-EPN-A cases will experience tumor recurrence within a decade of initial diagnosis. Our current understanding of relapse is limited to clinical risk stratification based on subtotal resection of the primary tumor, male sex and specific chromosomal copy number aberrations. In an effort to overcome the shortcomings of current literature on PF-EPN-A recurrence, we present a concerted effort to investigate the biology of both recurrent human tissue specimens and patient-derived cell models to identify novel drivers of recurrence. METHODS Utilizing a multi-omics approach, we have conducted transcriptomic (bulk RNA-Seq), proteomic and phosphoproteomic (LC-MS/MS) analyses in order to identify molecular pathways that are enriched in recurrent disease as compared to primaries. We have also performed genome-wide CRISPR essentiality screens to further pinpoint essential genes and pathways with therapeutic potential. RESULTS Through the comparison of primary and recurrent PF-EPN-A samples, we have identified both previously implicated and novel genes and pathways in recurrent disease. Our multi-omic analyses identified the upregulation of genes involved in DNA repair, DNA damage response and cell cycle pathways in recurrent PF-EPN-A. CONCLUSIONS Our combined approach has enabled the identification of novel targets with therapeutic potential in the treatment of recurrent PF-EPN-A. The identified targets will be validated using a combination of drug screening and knockdown approaches in vitro. Top candidates will be further validated in vivo with established recurrent xenograft mouse models. PF-EPN-A is an aggressive disease with limited treatment options and the identification of novel targets with potential therapeutic utility will allow us to better treat this patient population.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».