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Enregistrement W4405182221 · doi:10.1158/1538-8514.cancerchem24-pr002

Abstract PR002: EP300 loss of function is a pan-cancer sensitizer to BET inhibition

2024· article· en· W4405182221 sur OpenAlexaffabout
Tomas Babak, Peter Truesdell, Greg Vontz, Peter Heinecke, Doris Coto Villa, Meiou Dai

Notice bibliographique

RevueMolecular Cancer Therapeutics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProtein Degradation and Inhibitors
Établissements canadiensGoogle (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSynthetic lethalityCancerCancer researchBiologyLoss functionRegulatorDNA replicationCancer cellGeneGeneticsPhenotypeDNA repair

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Genetically targeted therapies have proven to be a successful approach to treating cancer because they inhibit the causal (driver) biology of tumors that is absent in healthy cells. While targeted therapies exist for most oncogenes, only a small fraction of loss-of-function (LoF) tumor suppressor genes (TSGs) have been drugged to date, despite TSG mutations causing 2/3 of all cancer. Here we report a novel 1st-in-class genetically targeted opportunity using BET inhibitors to treat EP300 LoF cancers. Among the hundreds of pharmacogenetic screens that we have conducted, this interaction is similar to PARP-BRCA1/HRD in significance, and among the strongest we have discovered. It is cancer-type agnostic and holds up with all potent BET inhibitors in various pre-clinical models, including PDXs. Mechanistically, we demonstrate that apoptosis induced by DNA catastrophe arising from pre-mature entry into S phase plays a significant role. BET inhibition blocks timely assembly of DNA replication factors, which leads to G1 arrest in healthy cells; cancer cells that lack p300, a key regulator of CDK2, and CDK7, proceed through G1-S before replication deficiencies can be resolved. EP300 loss of function is a causal driver in more than 25,000 new cancer cases per year in the US and there currently are no genetically targeted options for these patients. This presentation will focus on the discovery, characterization, and clinical re-entry plan for our BET inhibitor LFB-190, to treat EP300 LoF solid tumors. Citation Format: Tomas Babak, Peter Truesdell, Greg Vontz, Peter Heinecke, Doris Coto Villa, Meiou Dai. EP300 loss of function is a pan-cancer sensitizer to BET inhibition. [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference in Cancer Research: Optimizing Therapeutic Efficacy and Tolerability through Cancer Chemistry; 2024 Dec 9-11; Toronto, Ontario, Canada. Philadelphia (PA): AACR; Mol Cancer Ther 2024;23(12_Suppl):Abstract nr PR002

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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,030

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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,271 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
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