Synergy between all-trans retinoic acid and tumor necrosis factor pathways in acute leukemia cells
Notice bibliographique
Résumé
The nuclear receptor ligand all-trans retinoic acid (ATRA) causes dramatic terminal differentiation of acute promyelocytic leukemia (APL) cells in vitro and in patients, but it is less active in other malignancies. However, downstream mediators of the effects of ATRA are not well understood. We used a cDNA microarray to search for ATRA-regulated genes in the APL cell line NB4 and found that ATRA regulated several members of the tumor necrosis factor (TNF) pathway. Here we show that TNF can synergize with ATRA to induce differentiation, showing monocytic characteristics more typical of differentiation mediated by TNF than by ATRA. ATRA and TNF can also induce differentiation of the non-APL cell line U937. Underlying this response was an increase in TNF-induced nuclear factor-kappaB (NF-kappaB) DNA binding within 2 hours in the presence of ATRA and activation of NF-kappaB DNA binding and transcriptional activity in response to ATRA alone within 48 hours of ATRA treatment. Furthermore, we found a synergistic induction of the NF-kappaB target genes BCL-3, Dif-2, and TNF receptor 2 (TNFR2) in response to the combination of TNF and ATRA. These genes have been previously shown to play a role in TNF signaling, and amplification of such genes may represent a mechanism whereby TNF and ATRA can act synergistically. We propose that ATRA can prime cancer cells for differentiation triggered by TNF and suggest that targeting the TNF pathway in combination with ATRA may represent a novel route to treat leukemias.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,001 | 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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».