DNA demethylating agents suppress preclinical models of synovial sarcoma
Notice bibliographique
Résumé
Synovial sarcoma is an aggressive soft-tissue cancer driven by the chimeric SS18::SSX fusion oncoprotein, which disrupts chromatin remodeling by combining two antagonistic transcriptional regulators. SS18 participates in BAF complexes that open chromatin, while the SSX genes are cancer-testis antigens that interface with chromatin decorated with monoubiquitinated histone H2A placed by polycomb repressive complex activity. Because KDM2B brings polycomb repressive complex to unmethylated CpG islands, it is plausible that methylation directly determines the distribution of SS18::SSX to target loci. Given that synovial sarcoma is also characterized by a peculiarly low DNA hypomethylation profile, we hypothesized that further disturbance of DNA methylation would have a negative impact on synovial sarcoma growth. DNMT1 disruption by CRISPR/Cas9 targeting or pharmacological inhibition with cytidine analogs 5-aza-2'-deoxycytidine (decitabine) and 5-azacytidine led to decreased genome-wide methylation, redistribution of SS18::SSX, and altered gene expression profiles, most prominently including upregulation of tumor suppressor genes, immune-related genes, and mesenchymal differentiation-related genes. These drugs suppressed growth of synovial sarcoma cell lines and drove cytoreduction in mouse genetic models. DNMT1 inhibitors, already approved for treating myelodysplastic syndromes, warrant further clinical investigation for synovial sarcoma as repurposed, targeted treatments exploiting a vulnerability in the intrinsic biology of this cancer.
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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) | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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.
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 ».