Molecular subtyping of endometrial carcinoma cell lines uncovers subtype-specific targetable vulnerabilities
Notice bibliographique
Résumé
Endometrial carcinoma (EC), the most common gynecologic cancer type in developed countries, encompasses four molecular subtypes (POLEmut, MMRd, p53abn, and NSMP) that have prognostic values and guide treatment decisions. Additionally, dual loss of ARID1A and ARID1B (referred to as ARID1A/B) characterizes a significant portion of dedifferentiated/undifferentiated EC (DD/UDEC), a rare but highly aggressive subtype of EC. To advance the translational research for ECs, we analyzed the genomic features of a panel of 39 EC cell lines, leading to the identification of cell lines representing each of these EC molecular subtype. Histologic and immunohistochemical analyses of xenografted tumors from these cell lines confirmed their resemblance of cognate primary EC molecular subtypes. Further investigation of the publicly available genome-wide CRISPR screen data for EC cell lines identified multiple specific genetic dependencies in MMRd, p53abn, and ARID1A/B-dual deficient EC cell lines. Particularly, ARID1A/B-dual deficient DD/UDEC cells selectively rely on mitochondrial oxidative phosphorylation in vitro and in vivo. Therefore, through molecular subtyping of EC cell lines and subsequent characterization of molecular subtype-specific genetic dependencies, our study provides a framework that guides the utility of the EC cell line models for accelerating translational research in EC.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».