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장기원
장기원 (Kiwon Jang) 저자 이메일 보기
KAIST
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143 KB
  CV updated 2020-07-01 13:20
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Computational inference of cancer-specific vulnerabilities in clinical samples
열기 Authors and Affiliations

Abstract

Background
Systematic in vitro loss-of-function screens provide valuable resources that can facilitate the discovery of drugs targeting cancer vulnerabilities.

Results
We develop a deep learning-based method to predict tumor-specific vulnerabilities in patient samples by leveraging a wealth of in vitro screening data. Acquired dependencies of tumors are inferred in cases in which one allele is disrupted by inactivating mutations or in association with oncogenic mutations. Nucleocytoplasmic transport by Ran GTPase is identified as a common vulnerability in Her2-positive breast cancers. Vulnerability to loss of Ku70/80 is predicted for tumors that are defective in homologous recombination and rely on nonhomologous end joining for DNA repair. Our experimental validation for Ran, Ku70/80, and a proteasome subunit using patient-derived cells shows that they can be targeted specifically in particular tumors that are predicted to be dependent on them.

Conclusion
This approach can be applied to facilitate the development of precision therapeutic targets for different tumors.

논문정보
- 형식: Research article
- 게재일: 2020년 06월 (BRIC 등록일 2020-07-01)
- 연구진: 국내연구진태극기
- 분야: Biotechnology, Genetics, Microbiology
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