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Enregistrement W2000221743 · doi:10.1186/1756-8722-1-8

Isolation of specific and biologically active peptides that bind cells from patients with acute myeloid leukemia (AML)

2008· article· en· W2000221743 sur OpenAlexaff
Naomi Galili, Emmanuelle Devemy, Azra Raza

Notice bibliographique

RevueJournal of Hematology & Oncology · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMonoclonal and Polyclonal Antibodies Research
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesColeman Foundation
Mots-clésMyeloid leukemiaLeukemiaMyeloidCancer researchBiologyPhage displayPeptide libraryBiopanningImmunologyAntibodyBiochemistryPeptide sequence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: In a departure from conventional strategies to improve treatment outcome for myeloid malignancies, we report the isolation of leukemia-specific peptides using a phage display library screened with freshly obtained human myeloid leukemia cells. RESULTS: A phage display library was screened by 5 rounds of biopanning with freshly isolated human AML cells. Individual colonies were randomly picked and after purification, biologic activity (growth and differentiation) on fresh AML cells was profiled. Ten peptides were synthesized for further biological studies. Multiple peptides were found to selectively bind to acute myeloid leukemia (AML) cells. The peptides bound to leukemia cells, were internalized and could induce proliferation and/or differentiation in the target patient cells. Two of the peptides, HP-A2 and HP-G7, appeared to have a novel mechanism of inducing differentiation since they did not cause G1 arrest in cycling cells even as the expression of the differentiation marker CD11b increased. CONCLUSION: Peptide induced differentiation of leukemia cells offers a novel treatment strategy for myeloid malignancies, whereas their ability to induce proliferation could be harnessed to make cells more sensitive to chemotherapy. Conceptually, these leukemia specific peptides can also be used to refine diagnosis, document minimal residual disease, and selectively deliver toxins to malignant cells.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,055
Score d'incertitude au seuil0,409

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,263 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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