Expression of interleukin-3 receptor subunits on defined subpopulations of acute myeloid leukemia blasts predicts the cytotoxicity of diphtheria toxin interleukin-3 fusion protein against malignant progenitors that engraft in immunodeficient mice
Notice bibliographique
Résumé
The interleukin-3 receptor (IL-3R) subunits are overexpressed on acute myeloid leukemia (AML) blasts compared with normal hematopoietic cells and are thus potential targets for novel therapeutic agents. Both fluorescence-activated cell sorter (FACS) analysis and quantitative real-time reverse transcription-polymerase chain reaction (QRT-PCR) were used to quantify expression of the IL-3Ralpha and beta(c) subunits on AML cells. QRT-PCR for both subunits was most predictive of killing of AML colony-forming cells (AML-CFCs) by diphtheria toxin-IL-3 fusion protein (DT(388)IL3). Among 19 patient samples, the relative level of the IL-3Ralpha was higher than the IL-3Rbeta(c) and highest in CD34(+)CD38(-)CD71(-) cells, enriched for candidate leukemia stem cells, compared with cell fractions depleted of such progenitors. Overall, the amount of IL-3Rbeta(c) subunit did not vary among sorted subpopulations. However, expression of both subunits varied by more than 10-fold among different AML samples for all subpopulations studied. The level of IL-3Rbeta(c) expression versus glyceraldehyde-3-phosphate dehydrogenase (GAPDH) (set at 1000) ranged from 0.14 to 13.56 in CD34(+)CD38(-)CD71(-) cells from different samples; this value was correlated (r = .76, P = .05) with the ability of DT(388)IL3 to kill AML progenitors that engraft in beta(2)-microglobin-deficient nonobese diabetic/severe combined immunodeficient (NOD/SCID) mice (n = 7). Thus, quantification of IL-3R subunit expression on AML blasts predicts the effectiveness IL-3R-targeted therapy in killing primitive leukemic progenitors.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».