Pan-cancer <i>N</i> -glycoproteomic atlas of patient-derived xenografts uncovers FAT2 as a therapeutic target for head and neck cancers
Notice bibliographique
Résumé
SUMMARY Cell surface proteins offer significant cancer therapeutic potential attributable to their accessible membrane localization and central role in cellular signaling. Despite this, their promise remains largely untapped due to the technical challenges inherent to profiling cell surface proteins. Here, we employed N -glycoproteomics to analyze 85 patient-derived xenografts (PDX), constructing Glyco PDXplorer – an in vivo pan-cancer atlas of cancer-derived cell surface proteins. We developed a target discovery pipeline to prioritize proteins with favorable expression profiles for immunotherapeutic targeting and validated FAT2 as a head and neck squamous cancer (HNSC) enriched surface protein with limited expression in normal tissue. Functional studies revealed that FAT2 is essential for HNSC growth and adhesion through regulation of surface architecture and integrin-PI3K signaling. Chimeric antigen receptor (CAR) T cells targeting FAT2 demonstrated potent anti-tumor activity in HNSC models. This work lays the foundation for developing FAT2-targeted therapies and represents a pivotal resource to inform therapeutic target discovery for multiple cancers. HIGHLIGHTS Pan-cancer landscape of cancer-derived cell surface proteins detected in vivo Development of a multi-omic discovery pipeline to prioritize proteins with optimal expression profiles as immunotherapy targets Identification and validation of FAT2 as a head and neck squamous cancer enriched surface protein with minimal expression in normal tissues FAT2 coordinates cell surface organization, adhesion, growth and survival through the integrin-PI3K-AKT pathway FAT2 CAR T cells demonstrate anti-tumour activity in pre-clinical models
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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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».