Abstract A032: Molecular insights into KIAA1549::BRAF fusion proteins: Implications for targeted therapy in pediatric low-grade gliomas
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Pilocytic astrocytomas (PAs) are low-grade gliomas (LGGs) and predominantly affect children under 14 years of age. PAs are driven by aberrant activation of the RAS/RAF/MEK/ERK axis, primarily by BRAF alterations. As a key activator of this pathway, the Ser/Thr-kinase BRAF plays a crucial role in promoting cellular survival and proliferation and is one of the most frequently mutated kinases in cancer. While the most prevalent mutation, BRAFV600E, is commonly associated with hairy cell leukemia, melanoma, and thyroid carcinomas, the KIAA1549::BRAF fusion is the hallmark oncogene of LGGs, particularly PAs. Further, due to advancements in precision oncology diagnostics, this fusion is also increasingly identified in other tumor types. Various breakpoint variants of the KIAA1549::BRAF fusion gene were reported, with the most common involving KIAA1549 exons 1-16 and BRAF exons 9-18. The oncogenic potential of KIAA1549::BRAF is attributed to the loss of exons encoding the autoinhibitory domains of BRAF, although there is increasing evidence that the fusion partners of RAF oncoproteins can influence their functionality and signalling. Despite the high frequency of KIAA1549::BRAF fusions, the function, topology, and localization of KIAA1549, an enigmatic putative transmembrane protein, remains unclear. In contrast to the cytoplasmic localisation of wild-type BRAF, point mutants and insertion or deletion mutants, KIAA1549::BRAF fusions retain the single transmembrane domain of the KIAA1549 portion, localizing it to the plasma membrane. This localization requires trafficking through the ER/Golgi system during maturation. Additionally, using TAILS mass spectrometry and genomic approaches, we demonstrate that KIAA1549 and KIAA1549::BRAF fusions are cleaved at a specific cleavage motif in the extracellular portion of the protein. Mutation of the cleavage motif slows down cell growth compared to non-cleavage impaired fusions. Known protease inhibitors can target this cleavage event, offering a promising strategy for drug development. Apart from a very recently approved RAF inhibitor (RAFi), there are very little options available for directly targeting KIAA1549::BRAF fusion proteins. This is due to the fact that the RAFi developed for BRAFV600E are ineffective against BRAF fusions and probably also due to our limited understanding of the influence of KIAA1549. Consequently, our data could support the development of urgently needed targeted therapies for this BRAF fusion protein. Citation Format: Daniel Christen, Sean Misek, Anna Borgenvik, Gloria Kyrila, Alexander Zhang, Sarah Reel, Michelle Boisvert, Kelly Cai, Kevin Zhou, Elizabeth M Gonzales, Amy Goodale, Esteban Miglietta, Jacquelyn Jones, Seth Malinowski, Lobna Elsadek, Merve Ozdemir, Zachary Eisenbies, Joohee Lee, April Apfelbaum, Jenna Robinson, Antonio Maldera, Daniel Bondeson, Jason Kwon, Mounica Vallurupalli, Sangita Pal, Todd Golub, William Hahn, Eric Fischer, Jesse Boehm, Jörn Dengjel, Henrik Clausen, Nada Jabado, Till Milde, Beth Cimini, Keith Ligon, Kathrine Janeway, Michael Eck, David Root, David Jones, Timothy N Phoenix, Rameen Beroukhim, Hiren Jitendra Joshi, Tilman Brummer, Adnan Halim, Pratiti Bandopadhayay. Molecular insights into KIAA1549::BRAF fusion proteins: Implications for targeted therapy in pediatric low-grade gliomas [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference in Cancer Research: Discovery and Innovation in Pediatric Cancer— From Biology to Breakthrough Therapies; 2025 Sep 25-28; Boston, MA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2025;85(18_Suppl_2):Abstract nr A032.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».