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Enregistrement W2028085912 · doi:10.1158/1538-7445.am10-3842

Abstract 3842: Identification of distinct apoptosis and myeloid signaling profiles within acute myeloid leukemia (AML) blast subpopulations

2010· article· en· W2028085912 sur OpenAlexaff
David B. Rosen, Mark D. Minden, Santosh Putta, Todd Covey, Ying-Wen Huang, Alessandra Cesano, Garry P. Nolan, Wendy J. Fantl

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Myeloid Leukemia Research
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCancer researchMyeloidPI3K/AKT/mTOR pathwayBiologyStaurosporineSignal transductionMyeloid leukemiaIntracellularFlow cytometryImmunologyCell biologyProtein kinase C

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: AML is a disease with significant molecular and clinical heterogeneity and dismal prospects for disease-free survival. We hypothesize that it is likely that this heterogeneity is reducible to a limited number of functional intracellular signaling phenotypes that can classify the disease into biological, and clinical subgroups that could guide treatment regimens. The current study was undertaken to define the diversity of modulated intracellular signaling responses in AML patient samples. Objectives: Single network profiling (SCNP) using multiparameter flow cytometry was used to characterize intracellular pathway responses to treatment with myeloid cytokines and growth factors in addition to apoptosis-inducing agents in individual AML patients. Identification of unique signaling profiles in sub-groups may inform the choice of specific therapeutic regimens. Methods: The responses of JAK/STAT, PI3K/S6 and apoptosis signaling pathways were measured after in vitro exposure of 34 diagnostic non-M3 AML samples to a panel of myeloid growth factors (e.g Flt3L, SCF), cytokines (e.g G-CSF, GM-CSF) interleukins (e.g IL-6, IL-27) and apoptosis-inducing agents (etoposide, staurosporine). Samples processed for cytometry were incubated with cocktails of fluorochrome-conjugated antibody against cell surface proteins to delineate cell subsets and against intracellular signaling molecules. Results: Analysis of JAK/STAT and PI3K/S6 pathways in individual patient samples identified blast subgroups with distinct pathway profiles: A) high JAK/STAT activity B) high PI3K/S6 activity C) high activity in both pathways D) low activity in both pathways. In vitro exposure of samples to staurosporine and etoposide revealed three distinct “apoptosis” profiles: 1) responsive to both agents 2) refractory to both agents 3) refractory to etoposide, but responsive to staurosporine. Further, the pattern of elevated SCF, Flt3L and SDF1alpha-induced PI3K/S6 pathway activity and elevated IL-27 and G-CSF-induced JAK/STAT pathway activity was associated with in vitro refractoriness to apoptosis inducing agents. Analysis of JAK/STAT, PI3K/S6 and apoptosis pathway activities characterized biologically distinct patient-specific signatures, even within cytogenetically and phenotypically uniform patient subgroups. Strikingly, individual patient samples would “present” as composed of, a priori, cell subsets with unique signaling and apoptosis responses. Conclusions: SCNP revealed cell subsets with distinct signaling responses between AML samples and within AML samples. This information could be used for selecting a therapeutic agent, understanding mechanisms of resistance, allowing accurate monitoring of AML disease over time as well as guiding the choice of a targeted agent to be used alone or in combination with chemotherapy to improve patient response rates. Citation Format: {Authors}. {Abstract title} [abstract]. In: Proceedings of the 101st Annual Meeting of the American Association for Cancer Research; 2010 Apr 17-21; Washington, DC. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2010;70(8 Suppl):Abstract nr 3842.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,331 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2010
Routes d'admission1
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