Abstract A008: Identification of EYA2 as a promising biomarker for DICER1-related tumor predisposition
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: DICER1-related tumor predisposition (DRTP), also known as DICER1 syndrome, is a genetic condition associated with an increased risk of developing various tumors, including pleuropulmonary blastoma, thyroid gland neoplasia, ovarian tumors, and cystic nephroma. Currently, the diagnosis and surveillance of DRTP primarily relies on genetic testing for DICER1 mutations. There is a pressing need for surrogate diagnostic biomarkers to improve early detection and monitoring. Objective: To identify and validate EYA2 as a potential biomarker for DICER1-related tumor predisposition. Methods: Murine mesenchymal stromal cell lines were developed to model the consequences of DICER1 mutations, including the DICER1E1705K mutation found in DRTP. Both bulk RNA sequencing (RNAseq) and microRNA sequencing (miRNAseq) were employed to identify differentially expressed mRNAs in these cell lines. The RNA and protein levels of Eya2 were measured by qRT-PCR and Western blot, respectively. De-repression of Eya2 mRNA by miRNA was evaluated by dual luciferase assay to link overexpression with the DICER1 defect of DRTP. Then, immunohistochemistry staining of EYA2 was performed on a panel of DRTP tumors. Results: We found that more than 2000 mRNAs were derepressed in mesenchymal stromal cells expressing DICER1E1705K as compared to DICER1WT. Among these, Eya2 emerged as a top candidate. We observed elevated Eya2 mRNA and protein levels in DICER1E1705K -expressing mesenchymal stromal cells. Utilizing a reporter assay, we also observed de-repression of the 3’ UTR of Eya2 upon expression of DICER1E1705K as compared to DICER1WT. Strong nuclear EYA2 staining was observed in a subset of DRTP tumor samples. Conclusion: Elevated EYA2 expression in tumor tissues from DRTP patients supports its potential use in both diagnostic and surveillance contexts. Further studies are warranted to validate EYA2 as a clinical biomarker and explore its utility in improving early detection and monitoring strategies for individuals at risk of DRTP. Citation Format: Mona Wu, Shengmei Zhou, Felix Kommoss, Yemin Wang, James F Amatruda. Identification of EYA2 as a promising biomarker for DICER1-related tumor predisposition [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference in Cancer Research: RNAs as Drivers, Targets, and Therapeutics in Cancer; 2024 Nov 14-17; Bellevue, Washington. Philadelphia (PA): AACR; Mol Cancer Ther 2024;23(11_Suppl):Abstract nr A008.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,003 | 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.
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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 ».