Modeling the functional heterogeneity of leukemia stem cells: role of STAT5 in leukemia stem cell self-renewal
Notice bibliographique
Résumé
Although the cancer stem cell (CSC) concept implies that CSCs are rare, recent reports suggest that CSCs may be frequent in some cancers. We hypothesized that the proportion of leukemia stem cells would vary as a function of the number of dysregulated pathways. Constitutive expression of MN1 served as a 1-oncogene model, and coexpression of MN1 and a HOX gene served as a 2-oncogene model. Leukemia-initiating cell (LIC) number and in vitro expansion potential of LICs were functionally assessed by limiting dilution analyses. LIC expansion potential was 132-fold increased in the 2- compared with the 1-oncogene model, although phenotypically, both leukemias were similar. The 2-oncogene model was characterized by granulocyte-macrophage colony-stimulating factor (GM-CSF) hypersensitivity and activated STAT/ERK signaling. GM-CSF hypersensitivity of the 2-oncogene model (MN1/HOXA9) was lost in Stat5b(-/-) cells, and the LIC expansion potential was reduced by 86- and 28-fold in Stat5b(-/-) and Stat1(-/-) cells, respectively. Interestingly, in 201 acute myeloid leukemia (AML) patients, coexpression of MN1 and HOXA9 was restricted to patients with the poorest prognosis and was associated with highly active STAT signaling. Our data demonstrate the functional heterogeneity of LICs and show that STAT signaling is critical for leukemia stem cell self-renewal in MN1- and HOXA9-expressing leukemias.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».