The intersection of genetic and chemical genomic screens identifies GSK-3α as a target in human acute myeloid leukemia
Notice bibliographique
Résumé
Acute myeloid leukemia (AML) is the most common form of acute leukemia in adults. Long-term survival of patients with AML has changed little over the past decade, necessitating the identification and validation of new AML targets. Integration of genomic approaches with small-molecule and genetically based high-throughput screening holds the promise of improved discovery of candidate targets for cancer therapy. Here, we identified a role for glycogen synthase kinase 3α (GSK-3α) in AML by performing 2 independent small-molecule library screens and an shRNA screen for perturbations that induced a differentiation expression signature in AML cells. GSK-3 is a serine-threonine kinase involved in diverse cellular processes, including differentiation, signal transduction, cell cycle regulation, and proliferation. We demonstrated that specific loss of GSK-3α induced differentiation in AML by multiple measurements, including induction of gene expression signatures, morphological changes, and cell surface markers consistent with myeloid maturation. GSK-3α-specific suppression also led to impaired growth and proliferation in vitro, induction of apoptosis, loss of colony formation in methylcellulose, and anti-AML activity in vivo. Although the role of GSK-3β has been well studied in cancer development, these studies support a role for GSK-3α in AML.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».