MW
Mark Wadsworth
Author with expertise in Regulation of RNA Processing and Function
Achievements
Open Access Advocate
Cited Author
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
4
(75% Open Access)
Cited by:
17
h-index:
8
/
i10-index:
8
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
96

A breast cancer patient-derived xenograft and organoid platform for drug discovery and precision oncology

Katrin Guillen et al.Mar 2, 2021
+39
A
M
K
Abstract Model systems that recapitulate the complexity of human tumors and the reality of variable treatment responses are urgently needed to better understand cancer biology and to develop more effective cancer therapies. Here we report development and characterization of a large bank of patient-derived xenografts (PDX) and matched organoid cultures from tumors that represent some of the greatest unmet needs in breast cancer research and treatment. These include endocrine-resistant, treatment-refractory, and metastatic breast cancers and, in some cases, multiple tumor collections from the same patients. The models can be grown long-term with high fidelity to the original tumors. We show that development of matched PDX and PDX-derived organoid (PDxO) models facilitates high-throughput drug screening that is feasible and cost-effective, while also allowing in vivo validation of results. Our data reveal consistency between drug screening results in organoids and drug responses in breast cancer PDX. Moreover, we demonstrate the feasibility of using these patient-derived models for precision oncology in real time with patient care, using a case of a triple negative breast cancer with early metastatic recurrence as an example. Our results uncovered an FDA-approved drug with high efficacy against the models. Treatment with the PDxO-directed therapy resulted in a complete response for the patient and a progression-free survival period more than three times longer than her previous therapies. This work provides valuable new methods and resources for functional precision medicine and drug development for human breast cancer. Graphical Abstract
96
Citation13
0
Save
1

Using deep long-read RNAseq in Alzheimer’s disease brain to assess medical relevance of RNA isoform diversity

Bernardo Heberle et al.Aug 7, 2023
+22
M
J
B
Due to alternative splicing, human protein-coding genes average over eight RNA isoforms, resulting in nearly four distinct protein coding sequences per gene. Long-read RNAseq (IsoSeq) enables more accurate quantification of isoforms, shedding light on their specific roles. To assess the medical relevance of measuring RNA isoform expression, we sequenced 12 aged human frontal cortices (6 Alzheimer's disease cases and 6 controls; 50% female) using one Oxford Nanopore PromethION flow cell per sample. Our study uncovered 53 new high-confidence RNA isoforms in medically relevant genes, including several where the new isoform was one of the most highly expressed for that gene. Specific examples include WDR4 (61%; microcephaly), MYL3 (44%; hypertrophic cardiomyopathy), and MTHFS (25%; major depression, schizophrenia, bipolar disorder). Other notable genes with new high-confidence isoforms include CPLX2 (10%; schizophrenia, epilepsy) and MAOB (9%; targeted for Parkinson's disease treatment). We identified 1,917 medically relevant genes expressing multiple isoforms in human frontal cortex, where 1,018 had multiple isoforms with different protein coding sequences, demonstrating the need to better understand how individual isoforms from a single gene body are involved in human health and disease, if at all. Exactly 98 of the 1,917 genes are implicated in brain-related diseases, including Alzheimer's disease genes such as APP (Aβ precursor protein; five), MAPT (tau protein; four), and BIN1 (eight). As proof of concept, we also found 99 differentially expressed RNA isoforms between Alzheimer's cases and controls, despite the genes themselves not exhibiting differential expression. Our findings highlight the significant knowledge gaps in RNA isoform diversity and their medical relevance. Deep long-read RNA sequencing will be necessary going forward to fully comprehend the medical relevance of individual isoforms for a "single" gene.
1
Citation3
0
Save
0

Surveying the landscape of RNA isoform diversity and expression across 9 GTEx tissues using long-read sequencing data

Madeline Page et al.Feb 14, 2024
+5
J
B
M
Even though alternative RNA splicing was discovered nearly 50 years ago (1977), we still understand very little about most isoforms arising from a single gene, including in which tissues they are expressed and if their functions differ. Human gene annotations suggest remarkable transcriptional complexity, with approximately 252,798 distinct RNA isoform annotations from 62,710 gene bodies (Ensembl v109; 2023), emphasizing the need to understand their biological effects. For example, 256 gene bodies have ≥50 annotated isoforms and 30 have ≥100, where one protein-coding gene (
0
Citation1
0
Save
0

Interaction between variants in CLU and MS4A4E modulates Alzheimer's disease risk

Mark Ebbert et al.Oct 13, 2015
+7
M
K
M
INTRODUCTION: Ebbert et al. reported gene-gene interactions between rs11136000-rs670139 (CLU-MS4A4E) and rs3865444-rs670139 (CD33-MS4A4E). We evaluate these interactions in the largest dataset for an epistasis study. METHODS: We tested interactions using 3837 cases and 4145 controls from ADGC using meta- and permutation analyses. We repeated meta-analyses stratified by APOEϵ4 status, estimated combined OR and population attributable fraction (cPAF), and explored causal variants. RESULTS: Results support the CLU-MS4A4E interaction and a dominant effect. An association between CLU-MS4A4E and APOEϵ4 negative status exists. The estimated synergy factor, OR, and cPAF for rs11136000-rs670139 are 2.23, 2.45 and 8.0, respectively. We identified potential causal variants. DISCUSSION: We replicated the CLU-MS4A4E interaction in a large case-control series, with APOEϵ4 and possible dominant effect. The CLU-MS4A4E OR is higher than any Alzheimer's disease locus except APOEϵ4, APP, and TREM2. We estimated an 8% decrease in Alzheimer's disease incidence without CLU-MS4A4E risk alleles and identified potential causal variants.