Abstract A002 A transgenic zebrafish screen identifies new collaborating oncogenic drivers in acute lymphoblastic leukemia
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Acute lymphoblastic leukemia (ALL) is an aggressive hematological malignancy that affects thousands of pediatric and adult patients each year. A major hurdle to developing more effective treatments is a limited understanding of the genes and pathways that drive ALL malignancy, and which are required for continued tumor growth. ALL is often diagnosed with the onset of advanced symptoms, making it difficult to study the early drivers of oncogenic initiation. Identifying novel genetic interactions and pathways capable of driving ALL will help to develop new diagnostic criteria and identify actionable drug targets for clinical treatments. In addition, genetic interactions between co-expressed oncogenes and their impact on initiation, progression, and therapy resistance is difficult to study and requires the costly use of genetically engineered animal models, usually mice. Here, we report a novel screening method using transgenic zebrafish to unbiasedly identify collaborating oncogenic drivers that when co-expressed lead to T- and B-ALL. We screened a transgene pool of 68 putative oncogenes identified from human ALL for synergies in driving the initiation of leukemia using a large-scale F0 transgenic gain-of-function screen in zebrafish. We recovered zebrafish with tumors that were predominantly T- and B-ALL, but also identified several fish with thymic T cell lymphomas, muscle sarcomas, and liposarcomas, demonstrating the robust capability of our approach to discover novel oncogenic collaborations. Comparative transcriptome analysis using bulk RNA sequencing between zebrafish tumors (>150 tumors) revealed candidate transgene combinations that likely act as drivers of tumor formation in T- and B-ALL. When microinjected for validation studies, two transgene combinations: 1) rag2:SET + rag2:intracellular notch1a and 2) rag2:SET + rag2:mutationally-activated IL7R lead to robust ALL formation in zebrafish, validating the oncogenic role of these factors in leukemia initiation. SET is a multifunctional protein involved in transcriptional regulation, histone binding, and cell death. While SET has been well characterized in other cancers, we found that SET is capable of collaborating with known drivers to initiate T-ALL in vivo and highly expressed in a vast majority of human T-ALL. Our SET models also revealed an enrichment of key pathways that drive proliferation in both zebrafish and human disease. We are currently performing molecular characterization of SET in human ALL cell lines to investigate SET driven ALL growth and maintenance. In addition, our panel of unique zebrafish tumors will allow help establish new models of hematologic malignancies, launch future investigations into leukemia pathology, and identify novel targets of therapy resistance. Citation Format: James R. Allen, Luis Antonio Corchete Sanchez, Mohamed N. Bakr, Miriam Fernandez-Lajarin, Alexandra Hazelwood, Nathan Ford, Alexandra Veloso, Victoriano Mulero, Maria L. Cayuela, Esther Rheinbay, David M. Langenau. A transgenic zebrafish screen identifies new collaborating oncogenic drivers in acute lymphoblastic leukemia [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 A002.
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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) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».