De-ubiquitinating enzyme BAP1 is mutated in a hereditary cancer syndrome with increased risk of mesothelioma and uveal melanoma. Somatic BAP1 mutations occur in various malignancies. We show that mouse Bap1 gene deletion is lethal during embryogenesis, but systemic or hematopoietic-restricted deletion in adults recapitulates features of human myelodysplastic syndrome (MDS). Knockin mice expressing BAP1 with a 3xFlag tag revealed that BAP1 interacts with host cell factor-1 (HCF-1), O-linked N-acetylglucosamine transferase (OGT), and the polycomb group proteins ASXL1 and ASXL2 in vivo. OGT and HCF-1 levels were decreased by Bap1 deletion, indicating a critical role for BAP1 in stabilizing these epigenetic regulators. Human ASXL1 is mutated frequently in chronic myelomonocytic leukemia (CMML) so an ASXL/BAP1 complex may suppress CMML. A BAP1 catalytic mutation found in a MDS patient implies that BAP1 loss of function has similar consequences in mice and humans.

Abstract Liquid chromatography coupled with bottom up mass spectrometry (LC-MS/MS)-based proteomics is increasingly used to detect changes in post-translational modifications (PTMs) in samples from different conditions. Analysis of data from such experiments faces numerous statistical challenges. These include the low abundance of modified proteoforms, the small number of observed peptides that span modification sites, and confounding between changes in the abundance of PTM and the overall changes in the protein abundance. Therefore, statistical approaches for detecting differential PTM abundance must integrate all the available information pertaining to a PTM site, and consider all the relevant sources of confounding and variation. In this manuscript we propose such a statistical framework, which is versatile, accurate, and leads to reproducible results. The framework requires an experimental design, which quantifies, for each sample, both peptides with post-translational modifications and peptides from the same proteins with no modification sites. The proposed framework supports both label-free and tandem mass tag (TMT)-based LC-MS/MS acquisitions. The statistical methodology separately summarizes the abundances of peptides with and without the modification sites, by fitting separate linear mixed effects models appropriate for the experimental design. Next, model-based inferences regarding the PTM and the protein-level abundances are combined to account for the confounding between these two sources. Evaluations on computer simulations, a spike-in experiment with known ground truth, and three biological experiments with different organisms, modification types and data acquisition types demonstrate the improved fold change estimation and detection of differential PTM abundance, as compared to currently used approaches. The proposed framework is implemented in the free and open-source R/Bioconductor package MSstatsPTM .

Abstract PIK3CA is one of the most frequently mutated oncogenes; the p110α protein it encodes plays a central role in tumor cell proliferation and survival. Small molecule inhibitors targeting the PI3K p110α catalytic subunit have entered clinical trials, with early-phase GDC-0077 (Inavolisib) studies showing anti-tumor activity and a manageable safety profile in patients with PIK3CA -mutant, hormone receptor-positive breast cancer as a single agent or in combination therapy. Despite this, preclinical studies have shown that PI3K pathway inhibition releases negative feedback and activates receptor tyrosine kinase signaling, reengaging the pathway and attenuating drug activity. Here we discover that GDC-0077 and taselisib more potently inhibit mutant PI3K pathway signaling and cell viability through unique HER2-dependent degradation. Both are more effective than other PI3K inhibitors at maintaining prolonged pathway suppression, resulting in enhanced apoptosis and greater efficacy. This unique mechanism against mutant p110α reveals a new strategy for creating inhibitors that specifically target mutant tumors with selective degradation of the mutant oncoprotein and also provide a strong rationale for pursuing PI3Kα degraders in patients with HER2-positive breast cancer.

Abstract INTRODUCTION Triggering receptor expressed on myeloid cells 2 (TREM2) agonists are being clinically evaluated as disease‐modifying therapeutics for Alzheimer's disease. Clinically translatable pharmacodynamic (PD) biomarkers are needed to confirm drug activity and select the appropriate therapeutic dose in clinical trials. METHODS We conducted multi‐omic analyses on paired non‐human primate brain and cerebrospinal fluid (CSF), and stimulation of human induced pluripotent stem cell–derived microglia cultures after TREM2 agonist treatment, followed by validation of candidate fluid PD biomarkers using immunoassays. We immunostained microglia to characterize proliferation and clustering. RESULTS We report CSF soluble TREM2 (sTREM2) and CSF chitinase‐3‐like protein 1 (CHI3L1/YKL‐40) as PD biomarkers for the TREM2 agonist hPara.09. The respective reduction of sTREM2 and elevation of CHI3L1 in brain and CSF after TREM2 agonist treatment correlated with transient microglia proliferation and clustering. DISCUSSION CSF CHI3L1 and sTREM2 reflect microglial TREM2 agonism and can be used as clinical PD biomarkers to monitor TREM2 activity in the brain. Highlights CSF soluble triggering receptor expressed on myeloid cells 2 (sTREM2) reflects brain target engagement for a novel TREM2 agonist, hPara.09. CSF chitinase‐3‐like protein 1 reflects microglial TREM2 agonism. Both can be used as clinical fluid biomarkers to monitor TREM2 activity in brain.