Abstract A022 Characterizing the cell of origin of Ewing sarcoma
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Ewing sarcoma (ES) is a malignant bone and soft tissue tumor that affects children, adolescents, and young adults. ES is characterized by the presence of a driver fusion oncogene, most frequently EWSR1-FLI1. The cell of origin of Ewing sarcoma and the mechanisms of EWSR1-FLI1-driven cell transformation are the subjects of long-standing debates, largely due to the absence of a representative mouse model. Previous reports have suggested that bone-marrow mesenchyme or/and neural crest cells may serve as potential cells of origin for Ewing sarcoma. These hypotheses have never been tested in vivo, as the EWSR1-FLI1 fusion causes severe developmental toxicity in most cell types. To address these questions, we developed a stable model enabling controlled expression of the human EWSR1-FLI1 oncofusion specifically in neural crest cells. Using this model, we demonstrated that expression of human EWSR1-FLI1 oncofusion in neural crest cells can lead to their transformation and the development of tumors in vivo. Here we applied innovative single-cell transcriptomic, genetic, and high-resolution imaging approaches to characterize cells giving rise to EWSR1-FLI1 driven tumors in zebrafish model of Ewing sarcoma. EWSR1-FLI1 hindered the normal differentiation of neural crest cells into glial and neuronal lineages. Instead, EWSR1-FLI1 strongly reprogrammed neural crest cells by upregulating the expression of mesodermal regulators, including the key mesodermal regulator tbxta (Brachyury or T) transcription factor. tbxta/TBXT expression was maintained in subset of zebrafish and human Ewing sarcomas. Our model provides a mechanism by which a neural crest cell population can be transformed to Ewing sarcoma, a malignancy with predominant mesenchymal features. Taken together, these findings shed light on the cellular and molecular mechanisms underlying Ewing sarcoma development and provide valuable insights into its pathogenesis. Citation Format: Elena Vasileva, Claire Arata, Gage Crump, James Amatruda. Characterizing the cell of origin of 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 A022.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».