Targeted cancer drugs often elicit powerful initial responses, but generally fail to deliver long-term benefit due to the emergence of resistant cells. This is thought to be the consequence of strong selective pressure exerted on the cancer drug target by a Maximum Tolerated Dose (MTD) of a drug. We hypothesized that partial inhibition of multiple components in the same oncogenic signalling pathway might add up to complete pathway inhibition, while at the same time decreasing the selective pressure on each individual component to acquire a resistance mutation. We report here testing of this Multiple Low Dose (MLD) model of drug administration in Epidermal Growth Factor Receptor (EGFR) mutant non-small cell lung cancer (NSCLC). We show that as little as 20% of the individual drug doses required for full inhibition of cell viability is sufficient to completely block MAPK signalling and proliferation when used in 3D (RAF+MEK+ERK inhibitors) or 4D (EGFR+RAF+MEK+ERK inhibitors) combinations. Importantly, EGFR mutant NSCLC cells treated with EGFR inhibitors at a high dose rapidly developed resistance in vitro, but the cells treated with 3D or 4D MLD therapy did not. Moreover, NSCLC cells that had gained resistance to high dose anti-EGFR therapies were still sensitive to MLD therapy. Using several animal models, including patient derived xenografts of NSCLC tumours that are resistant to EGFR inhibitors erlotinib and osimertinib, we found durable responses to MLD therapy without associated toxicity. These data support the notion that partial inhibition of multiple components of cancer-activated signalling pathways is difficult to circumvent and suggest that MLD therapy could deliver clinical benefit. We propose that MLD strategy could be an effective treatment option for EGFR mutant NSCLC patients, especially those having acquired resistance to even third generation EGFR inhibitor therapy.

ABSTRACT Cancer homeostasis depends on a balance between activated oncogenic pathways driving tumorigenesis and engagement of stress-response programs that counteract the inherent toxicity of such aberrant signaling. While inhibition of oncogenic signaling pathways has been explored extensively, there is increasing evidence that overactivation of the same pathways can also disrupt cancer homeostasis and cause lethality. We show here that inhibition of Protein Phosphatase 2A (PP2A) hyperactivates multiple oncogenic pathways and engages stress responses in colon cancer cells. Genetic and compound screens identify combined inhibition of PP2A and WEE1 as synergistic in multiple cancer models by collapsing DNA replication and triggering premature mitosis followed by cell death. This combination also suppressed the growth of patient-derived tumors in vivo . Remarkably, acquired resistance to this drug combination suppressed the ability of colon cancer cells to form tumors in vivo . Our data suggest that paradoxical activation of oncogenic signaling can result in tumor suppressive resistance.

Abstract Inactivation of the DNA mismatch repair (MMR) system, due to (epi)genetic alterations of MMR genes, increases the frequency of mutations across the genome, creating a phenotype known as microsatellite instability (MSI). Cancers with this phenotype have been associated with a better prognosis for some time, but only since recently it has been recognised as a predictive biomarker of response to immunotherapy. Because MSI tumours accumulate more insertions and/or deletions in coding regions of the genome containing microsatellites, there is an increase in neoantigens resulting from reading frame shifts, which promotes immunogenicity. To investigate if additional genes exist that can cause an MSI phenotype, we developed a fluorescence-based sensor to identify genes whose inactivation increases the rate of frameshift mutations on microsatellite sequences in cancer cells. Using genome-scale CRISPR/Cas9 screens, we identified MED12 as a potential new regulator of microsatellite instability. Consistent with this, we found that MED12 mutant colon cancers that lack mutations in the known MMR genes are more likely to be of the MSI phenotype.

Abstract Inhibition of aberrant signaling with target inhibitors is an important treatment strategy in cancer, but unfortunately responses are often short-lived. Multi-drug combinations have the potential to mitigate this, but to avoid toxicity such combinations must be selective and the dosage of the individual drugs should be as low as possible. Since the search space of multi-drug combinations is enormous, an efficient approach to identify the most promising drug combinations and dosages is needed. Here, we present a pipeline to prioritize promising multi-drug combinations. We performed a limited set of drug perturbations in an isogenic cell line pair with and without an activating PI3K mutation, and recorded their signaling states and cell viability. We used these data to reconstruct mutant specific signaling networks and map the short term signaling response to longer term changes in cell viability. The resulting models then allowed us to predict the effect of unseen multi-drug combinations, at arbitrary drug-concentrations, on cell viability. Our initial aim was to find combinations that selectively reduce the viability of the PI3K mutant cells, but our models indicated that such combinations do not exist for this cell line pair. However, we were able to validate 25 of the 30 low-dose multi-drug combinations that we predicted to be anti-selective. Our pipeline thus enables a powerful strategy to rapidly map the efficacy and possible selectivity of drug combinations, hence significantly speeding up the pace at which we can explore the vast space of combination therapies.

ABSTRACT Background The widespread application of CRISPR/Cas9 technology has yielded numerous findings in biomedical research in recent years, making it an invaluable tool for gene knockout and for high-throughput screening studies. In (low-throughput) gene knockout studies, editing efficiency is not a major concern because only a few edited clones are necessary for a successful assay. However, in large scale pooled screening studies, editing efficiency is a major concern because each sgRNA has to knockout its target gene in a large cell population in a short period of time. Therefore, a thorough understanding of the role that key factors play in determining CRISPR knockout efficiency is essential to improve the performance of pooled CRISPR screening. Methods In this study, cell lines with different expression levels of CAS9 were generated and used to determine gene-editing efficiency. Collections of sgRNAs targeting essential genes were used to study their depletion in the different cell line models. Results Using cell lines with variable expression of Cas9, we confirmed that editing efficiency and speed are mostly dependent on the sgRNA sequence and Cas9 expression, respectively. Importantly, we show that the strategy employed for delivering sgRNAs and Cas9 to cells impacts the performance of high-throughput screens, which is improved in conditions with higher Cas9 expression. Conclusions Our findings highlight the importance of optimizing Cas9 expression levels when performing gene editing experiments and provide guidance on the necessary decisions for implementing optimal pooled CRISPR screening strategies.