Isolation of specific and biologically active peptides that bind cells from patients with acute myeloid leukemia (AML)
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».