BCL-2 family proteins as 5-Azacytidine-sensitizing targets and determinants of response in myeloid malignancies
Notice bibliographique
Résumé
Synergistic molecular vulnerabilities enhancing hypomethylating agents in myeloid malignancies have remained elusive. RNA-interference drug modifier screens identified antiapoptotic BCL-2 family members as potent 5-Azacytidine-sensitizing targets. In further dissecting BCL-XL, BCL-2 and MCL-1 contribution to 5-Azacytidine activity, siRNA silencing of BCL-XL and MCL-1, but not BCL-2, exhibited variable synergy with 5-Azacytidine in vitro. The BCL-XL, BCL-2 and BCL-w inhibitor ABT-737 sensitized most cell lines more potently compared with the selective BCL-2 inhibitor ABT-199, which synergized with 5-Azacytidine mostly at higher doses. Ex vivo, ABT-737 enhanced 5-Azacytidine activity across primary AML, MDS and MPN specimens. Protein levels of BCL-XL, BCL-2 and MCL-1 in 577 AML patient samples showed overlapping expression across AML FAB subtypes and heterogeneous expression within subtypes, further supporting a concept of dual/multiple BCL-2 family member targeting consistent with RNAi and pharmacologic results. Consequently, silencing of MCL-1 and BCL-XL increased the activity of ABT-199. Functional interrogation of BCL-2 family proteins by BH3 profiling performed on patient samples significantly discriminated clinical response versus resistance to 5-Azacytidine-based therapies. On the basis of these results, we propose a clinical trial of navitoclax (clinical-grade ABT-737) combined with 5-Azacytidine in myeloid malignancies, as well as to prospectively validate BH3 profiling in predicting 5-Azacytidine response.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».