Abstract B042: Identifying single-cell transcriptomic signatures and changes underlying the evolution of fusion-negative rhabdomyosarcoma in Li-Fraumeni Syndrome mice
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Soft tissue sarcomas (STS) comprise ∼7% of pediatric cancers, with over half classified as rhabdomyosarcoma (RMS), equating to approximately 4.5 cases per 1 million children. Germline mutations in the TP53 tumor suppressor gene (MutTP53), most notably in Li-Fraumeni Syndrome (LFS), represent the strongest heritable risk factor for RMS and are associated with poorer overall survival. Despite this, a transcriptomic signature specific to LFS-associated RMS (LFS-RMS) remains undefined. To address this, we performed droplet-based single-cell RNA sequencing (scRNA-seq; 10x Genomics) on RMS tumors and matched healthy muscle tissue from Trp53 R172H/WT mice, harboring a mutation analogous to the human TP53 R175H hotspot. Tumors were collected at endpoint from male (n = 2) and female (n = 3) mice. Cell types were identified through differential gene expression (DGE) analysis and annotated via consensus across machine learning-based tools. Trajectory analysis using Monocle3 revealed lineage transitions, while Generalized Additive Models (GAMs) identified genes associated with the progression from non-malignant to cancer-associated states. We observed consistent alterations in cell subtype proportions between tumor and healthy tissue, including a significant reduction in the M1/M2 macrophage proportion. Trajectory analysis identified key transcripts driving the transition from muscle-associated to cancer-associated fibroblasts and myogenic cells. Pathways enriched in GO analysis suggest that during the transition to cancer-associated phenotypes, cells in LFS-RMS adopt gene programs that reduce susceptibility to immune cell invasion in the tumor microenvironment. Our findings provide the first single-cell map of LFS-RMS, revealing dynamic transcriptional states and biomarkers of cells states associated with tumorigenesis. These insights pave the way for improved therapeutic approaches tailored to the complex cellular heterogeneity of LFS tumors. Further, these findings may broadly enhance RMS diagnostics and precision oncology approaches. Citation Format: Ashby Kissoondoyal, Paula R. Quaglietta, Brianne Laverty, Safa Majeed Grant, David Malkin. Identifying single-cell transcriptomic signatures and changes underlying the evolution of fusion-negative rhabdomyosarcoma in Li-Fraumeni Syndrome mice [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference in Cancer Research: Artificial Intelligence and Machine Learning; 2025 Jul 10-12; Montreal, QC, Canada. Philadelphia (PA): AACR; Clin Cancer Res 2025;31(13_Suppl):Abstract nr B042.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».