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Enregistrement W4402266354 · doi:10.1158/1538-7445.pediatric24-a070

Abstract A070 Identifying therapeutic vulnerabilities in desmoplastic small round cell tumor through multi-omics analyses

2024· article· en· W4402266354 sur OpenAlexaboutno aff
Danh D. Truong, Emre Arslan, Veena Kochat, Sandhya Krishnan, Clement Agyemang, Margarita Divenko, Roberto Cárdenas-Zúñiga, Davis R. Ingram, Rossana Lazcano, Akshay Basi, Javier A. Gomez, Hannah C. Beird, Chia-Chin Wu, Jared K. Burks, P. Andrew Futreal, Alexander J. Lazar, Ravin Ratan, Najat C. Daw, Kunal Rai, Andrea Hayes, Joseph A. Ludwig

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProtein Degradation and Inhibitors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOmicsComputational biologyBiologyDesmoplastic small-round-cell tumorCancerMedicinePathologyBioinformaticsInternal medicineImmunohistochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Desmoplastic small round cell tumor (DSRCT) is a rare and usually incurable aggressive sarcoma subtype affecting both adults and young adolescents. All tumor cells harbor a pathognomonic EWS::WT1 fusion protein (FP), but FP-targeted agents are nonexistent. Less than 20% of patients survive beyond five years with standard of care. Our work showed that a subset of DSRCT cells (mostly of epithelial lineage) highly express the androgen receptor (AR). On the other hand, a separate subgroup of DSRCT cells exhibited neuroendocrine (NE) markers without AR expression. Given that all the DSRCT cells share the same FP, we explore gene expression, chromatin accessibility, and proteomic analyses to understand mechanisms that may drive epithelial and NE phenotypes and present therapeutic opportunities. We studied the transcriptomic, epigenomic, and proteomic profiles of DSRCT from nine patients with matched specimens. By gene expression, three subsets of patients were identified. Two subsets were either high in AR or NE markers, but not both. The third subset appeared to exhibit both markers – implying a hybrid phenotype or a poorly differentiated phenotype. There was strong concordance between the transcriptomic and the proteomic markers as measured by multiplex immunofluorescent imaging. In AR-positive tumor nests, AR was localized to the nucleus, suggesting downstream activation of this pathway. AR expression was correlated with pan-cytokeratin expression in the tumor nests. On the other hand, tumor nests marked by neural-specific enolase, an NE marker, demonstrated little to no expression of AR. The ATAC-seq data revealed enriched motifs associated with the DSRCT subtypes. Epithelial/AR-positive subtypes were enriched in motifs for nuclear receptors (ARE and GRE) and CCAAT-enhancer-binding proteins. The NE subtype lacked the ARE and GRE motifs but was enriched for zinc finger motifs, including WT1 and the EGR family. EMT was also associated with the NE and hybrid subtypes, such as ZEB1, SNAI1, and SNAI2 (Slug). Additionally, MEF2 transcription factors were enriched in the NE and hybrid subtypes associated with muscle and neural development. Despite the male predilection, AR heterogeneity in DSRCT was an unexpected finding that may change potential treatment options. In vitro studies of AR stimulation and inhibition demonstrated that we could promote cell proliferation and inhibit cell growth, respectively. However, the emergence of the NE subtype in prostate cancer is generally in response to AR-directed therapy, which is not yet used for DSRCT patients. The motif analysis suggests that NE is associated with enriched motifs for zinc fingers, EMT, and MEF2 transcription factors. How the NE phenotype emerges in DSRCT has yet to be discovered. Ongoing research will shed light on transcription factor binding and how targeting AR may affect the epithelial/AR and NE states in DSRCT. Citation Format: Danh Truong, Emre Arslan, Veena Kochat, Sandhya Krishnan, Clement Agyemang, Margarita Divenko, Roberto Cárdenas-Zúñiga, Davis Ingram, Rossana Lazcano, Akshay Basi, Javier Gomez, Hannah Beird, Chia-Chin Wu, Jared Burks, P. Andrew Futreal, Alexander Lazar, Ravin Ratan, Najat C. Daw, Kunal Rai, Andrea Hayes, Joseph Ludwig. Identifying therapeutic vulnerabilities in desmoplastic small round cell tumor through multi-omics analyses [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference in Cancer Research: Advances in Pediatric Cancer Research; 2024 Sep 5-8; Toronto, Ontario, Canada. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2024;84(17 Suppl):Abstract nr A070.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,246
Tête enseignante GPT0,467
Écart entre enseignants0,220 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
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