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Enregistrement W4405044326 · doi:10.1182/blood-2024-198639

Mis-Splicing Derived Neoantigens and Cognate T Cell Receptors in Splicing Factor Mutant Myeloid Neoplasms

2024· article· en· W4405044326 sur OpenAlexaff
Won Jun Kim, Edie I. Crosse, Emma De Neef, Iñaki Etxeberría, Erich Sabio, Eric Wang, Jan Philipp Bewersdorf, Sydney X. Lu, Andrea E. Belleville, Nina Fox, Cynthia Castro, Pu Zhang, Takeshi Fujino, Jennifer Lewis, Jahan Rahman, Beatrice Zhang, Alexander M. Lewis, Robert Stanley, Susan DeWolf, Brigita Meškauskaitė Urben, Meril Takizawa, Tobias Krause, Henrik Molina, Ronan Chaligné, Priya Koppikar, Jeffrey J. Molldrem, Mathieu Gigoux, Taha Merghoub, Anthony F. Daniyan, Benjamin D. Greenbaum, Christopher A. Klebanoff, Robert K. Bradley, Omar Abdel‐Wahab

Notice bibliographique

RevueBlood · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCell Adhesion Molecules Research
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRNA splicingAlternative splicingReceptorSplicing factorMutantBiologyMyeloidCell biologyMyeloid cellsCancer researchExonMolecular biologyGeneticsGeneRNA

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mutations in RNA splicing factors are the most common class of genetic alterations in MDS and are also prevalent in AML. These mutations cause recurrent splicing changes in a highly sequence-specific manner across patients and cancer types. We hypothesized that a subset of these aberrant splicing changes would generate “public” neoantigens (i.e. shared across patients) that can serve as potential targets of T cell-based immunotherapies. Here we identify a series of shared, bona fide neoantigens induced by leukemia-associated mutations in RNA splicing factors SRSF2 and ZRSR2. We validate in vitro that these neoantigens are presented on HLA class I (HLA-I) and immunogenic. We also discover T cell receptors (TCRs) reactive to identified neoantigens and demonstrate that introduction of these TCRs into primary human T cells redirects the T cells to selectively eliminate leukemic cells. To predict mis-splicing derived neoantigens, we analyzed RNA-seq datasets from five myeloid leukemia patient cohorts with SRSF2 mutations (n=107), ZRSR2 mutations (n=33), or no mutations in splicing factors (n=837). We identified mis-spliced mRNA isoforms consistently produced across SRSF2 or ZRSR2 mutant patients but minimally expressed in healthy bone marrow, PBMCs, and a panel of 14 normal tissues. We translated each tumor-specific mRNA isoform in silico, split into 8-12-mer peptides, and predicted high-affinity binders to HLA-A*02:01. In total, we selected 56 candidate mis-splicing derived neoantigens created by mutant SRSF2 and 19 by mutant ZRSR2 for further in vitro studies. We synthesized candidate peptides and validated their HLA-I binding using the T2 HLA-A2 shift assay. We then tested if the peptides are immunogenic (i.e. elicit effector CD8+ T cell responses) in PBMCs from 14 unique healthy donors. One particular peptide, derived from SRSF2 mutation-induced exon 4 skipping in CLK3 and confirmed by HLA-I immunopeptidomics, was immunogenic across multiple donors. To isolate CD8+ T cells reactive to the CLK3 neoantigen, we constructed dextramers, which are composed of ten peptide/HLA-I complexes on a dextran scaffold. We sorted CLK3 peptide-primed CD8+ T cells with dual-color CLK3 neoepitope dextramers and performed TCR-seq which identified 11 distinct TCR clonotypes from two healthy donors. Primary human T cells transduced with these TCRs demonstrated remarkably specific cytolysis of HLA-A*02:01+ leukemic cells expressing the CLK3 neoantigen as well as cells harboring SRSF2 mutations. The discovery of immunogenic neoantigens in splicing factor mutant cells begs the question of how such malignancies develop in the setting of potential immune responses to these antigens. To address this question, we synthesized a panel of DNA-barcoded dextramers against 43 SRSF2 and 12 ZRSR2 mutant-induced candidate peptides as well as one CMV and three negative control peptides. Using this dextramer panel, we isolated antigen-reactive CD8+ T cells from splicing factor mutant MDS/AML patient PBMCs and performed single-cell RNA-, TCR-, and dextramer barcode sequencing. Downstream single-cell analysis revealed that neoantigen-reactive CD8+ T cells are present in MDS and AML patient blood and are clonally expanded. However, they have a distinct gene expression profile from virus-reactive T cells with evidence of impaired T cell cytotoxic function at the time of active MDS and AML. For patients with high-risk MDS and AML, allogeneic stem cell transplantation (allo-SCT) remains the most established curative therapy and results in donor T cell-mediated graft-versus-leukemia effect. To test if donor T cells could recognize mis-splicing derived neoantigens in patient leukemia, we performed dextramer-based single-cell profiling of matched pre- and post-allo-SCT patient PBMC samples. This discovered a donor-derived TCR that is clonally expanded and cognate to a peptide derived from SRSF2 mutant-induced intron retention in RHOT2. Primary human T cells transduced with this TCR specifically recognized and lysed leukemic cells expressing the RHOT2 neoantigen. Overall, these data identify recurrent RNA mis-splicing events as sources of actionable public neoantigens in myeloid malignancies and provide proof-of-concept for genetically redirecting T cells to recognize these targets. These data have immediate therapeutic implications as the TCRs presented can be applied for transgenic TCR-T cell therapy.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,254 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2024
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Résumé présentoui

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