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Enregistrement W4402266518 · doi:10.1158/1538-7445.pediatric24-a017

Abstract A017 Dynamic modelling of EWS::FLI1 fluctuations reveals molecular determinants of phenotypic tumor plasticity and prognosis in Ewing sarcoma

2024· article· en· W4402266518 sur OpenAlexaboutno aff
Veveeyan Suresh, Christoph Hafemeister, Sarah Grissenberger, Caterina Sturtzel, Florencia Cidre Aranaz, Thomas G. P. Grünewald, Ana Méndez‐Echevarría, Javier Alonso, Martin Distel, Florian Halbritter, Heinrich Kovar, Valerie Fock

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSarcoma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSarcomaFLI1PhenotypePhenotypic plasticityEwing's sarcomaBiologyMedicineGeneticsPathologyChromosomal translocationGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Ewing sarcoma is a highly aggressive pediatric cancer driven by the EWS::FLI1 (EF) fusion oncogene. Evidence suggests that EF expression levels dictate tumor cell plasticity contributing to treatment resistance and relapse. Our study aims to elucidate the transcriptional programs and phenotypes associated with distinct EF thresholds. To dynamically fine-tune EF levels, we engineered Ewing sarcoma cell line models by C-terminally tagging endogenous EF with a fluorescent (mNG) and a degron tag (dTAG). Using mNG as a quantitative proxy for EF levels, we confirmed that increasing concentrations of the dTAG ligand led to a gradual loss of the fusion protein. Already subtle modulation of EF thresholds significantly enhanced tumor cell migration. Furthermore, a 25% EF reduction was sufficient to significantly lower anchorage-independent growth in soft agar, which was completely abolished with further EF depletion. Supported by zebrafish xenograft experiments, these findings suggest that minor EF fluctuations enhance migratory properties while still retaining significant in vitro tumor-forming potential. To characterize acute transcriptional responses to variations in EF thresholds, we performed SLAM-sequencing after 3 hours of treatment with increasing dTAG concentrations. While minor reduction of the fusion protein to 76% led to immediate downregulation of EF-activated genes enriched in GGAA microsatellites, most EF-repressed targets were upregulated only when EF levels were reduced by 58% to 96%. These de-repressed targets were significantly enriched for epithelial-to-mesenchymal transition (EMT)-related pathways. Testing EF chromatin occupancy by CUT&RUN followed by motif enrichment analysis, identified several transcription factor binding motifs linked to EF-repressed genes. Promising candidates include SP1, EGR1, and TFAP2A, all of which have previously been implicated in the regulation of metastasis-related pathways. Long-term dTAG treatment (1 to 3 weeks), followed by EF rescue through dTAG ligand washout for 7 days revealed a set of metastasis-related genes that notably remained upregulated despite a full recovery of EF levels already within 24 hours of ligand washout. This suggests that transient oncogene fluctuations may cause a sustained increase in metastatic potential of Ewing sarcoma cells. Importantly, about thirty of these genes negatively correlated with overall survival in a cohort of 196 Ewing sarcoma patients and were anti-correlated with the GGAA microsatellite-driven transcriptional repressor BCL11B, which was highly sensitive to minor changes in EF thresholds. Collectively, our results highlight the critical role of EF oncogene fluctuations in Ewing sarcoma cell plasticity and patient prognosis providing new insights into the gene regulatory mechanisms involved. Further, our findings have important implications for therapeutic approaches aiming at directly targeting EF. Understanding EF dynamics in Ewing sarcoma serves a paradigmatic approach to the identification of therapeutic vulnerabilities in fusion oncogene-driven cancers. Citation Format: Veveeyan Suresh, Christoph Hafemeister, Sarah Grissenberger, Caterina Sturtzel, Florencia Cidre Aranaz, Thomas Grünewald, Ana Sastre, Javier Alonso, Martin Distel, Florian Halbritter, Heinrich Kovar, Valerie Fock. Dynamic modelling of EWS::FLI1 fluctuations reveals molecular determinants of phenotypic tumor plasticity and prognosis in Ewing sarcoma [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 A017.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,100
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,310 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Routes d'admission1
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