Abstract 3822: Development and characterization of mouse models of epithelioid sarcoma
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Epithelioid sarcoma (EPS) is a soft-tissue tumor that arises in the extremities (classical type) or the trunk (proximal type). Genetically, EPS is characterized by the loss of SMARCB1, a core subunit of the SWI/SNF (BAF) chromatin remodeling complex. Although rare, EPS predominantly affects young adults and is considered one of the most aggressive types of sarcomas due to its highly metastatic nature and few effective treatment options. Research on EPS has been hindered by limited patient samples and models that allow investigation of mechanisms of tumor initiation, inter-patient heterogeneity, and therapeutic targets. Here, we report a systematic study aimed to develop mouse models of EPS. We deleted Smarcb1 in genetically engineered mouse models (GEMMs) in a site-specific or lineage-specific manner. For site-specific deletion, we injected Adeno-CMV-Cre (Ad-Cre) and TAT-Cre into the gastrocnemius muscle of Smarcb1fl/fl (S) and/or Smarcb1fl/fl;p53fl/fl (SP) mice. As an alternative approach, we utilized mice with constitutive Cas9 expression and delivered sgRNAs for Smarcb1 (sgSmarcb1) and p53 (sgTrp53) via electroporation. Lineage-specific deletion of Smarcb1 was performed in CreERT2-expressing mouse lines with distinct lineage-specific promoters after crossing with S and SP mice. CreERT2 was activated by injecting 4-hydroxy tamoxifen (4OHT) into the gastrocnemius muscle. Ad-Cre injection generated tumors at the injection site in both S and SP mice with higher efficiency in SP mice (incidence rate: 40% vs 90%, median time to tumor: 440 days vs 228 days). TAT-Cre injection generated tumors in SP mice with 100% penetrance and a median latency of 68 days. CRISPR/Cas9-mediated Smarcb1 inactivation effectively induced tumors when p53 was concomitantly deleted. Among the CreERT2 lines tested, Pax7-CreERT2 was the most efficient, inducing tumors in 11 out of 20 SP mice within 2-6 months after 4OHT injection. Prrx1-CreERT2 induced two on-target tumors out of 20 mice after a longer latency. The Prrx1 model features off-target tumors in 12 mice, mostly on the face. Principal component analysis (PCA) of bulk tumor RNA-seq revealed several distinct tumor clusters. These included clusters characterized by a predominant contribution of the Pax7 model, expression of fibro-adipogenic progenitor marker Pdgfra, or expression of tenocyte genes such as Prg4 and Tnmd. In this study, we developed highly efficient conditional mouse models of EPS, providing a robust platform for preclinical testing of novel therapeutic approaches. Our results support a model where multiple muscle-resident cell types can give rise to EPS following SMARCB1 loss. Further study using EPS mouse models with distinct cellular lineages or additional gene inactivation, as well as their derived cell lines, will help elucidate how different mechanisms drive EPS developments and impact the response to therapies. Citation Format: Ryo Miyamoto, Jiyeon Park, Benigno Aquino, David Kirsch. Development and characterization of mouse models of epithelioid sarcoma [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2025; Part 1 (Regular Abstracts); 2025 Apr 25-30; Chicago, IL. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2025;85(8_Suppl_1):Abstract nr 3822.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,004 |
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 ».