Abstract SY09-03: How deregulation of histone methyltransferases drive malignant transformation of B-cells
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Diffuse Large B-cell Lymphomas (DLBCLs) are a heterogeneous group of diseases initiating from germinal center (GC) B cells. GC B cells are uniquely specialized to tolerate rapid proliferation, and physiological genomic instability in order to generate a diverse set of clones of cells encoding high affinity antibodies. This accelerated micro-evolutionary process requires the concerted action of transcription and epigenetic factors that collectively reprogram B cells to overcome many of their normal checkpoint restraints and tolerate the various stresses associated with affinity maturation. The GC phenotype poses a significant risk of malignant transformation to B cells, which must accordingly balance suppression of checkpoints with suppression of pro-oncogenic genes. Epigenetic regulatory complexes play a critical role in lymphomagenesis. EZH2, which epigenetically silences genes through histone 3 lysine 27 methylation is upregulated in normal and malignant GC B cells. EZH2 is often affected by gain of function mutations in lymphomas that alter its enzymatic specificity. EZH2 mediates GC formation by transiently suppressing checkpoint genes and terminal differentiation genes through formation of bivalent chromatin domains. EZH2 somatic mutations induce germinal center hyperplasia and malignant transformation, and cooperate with other oncogenes such as BCL2. EZH2 specific inhibitors can suppress the growth of GC derived lymphoma cells in vitro and in vivo, and are currently being evaluated in early phase clinical trials. DNA methyltransferase 1 (DNMT1) is required for B cells to form GCs, and GC B cells display cytosine methylation redistribution as compared to resting or naïve B cells. DLBCLs in turn exhibit prominent and heterogeneous disruption of cytosine methylation distribution, with specific and distinct DNA methylation profiles occurring in different lymphoma subtypes. Epigenetic heterogeneity is associated with unfavorable outcome in B-cell lymphomas, suggesting that epigenetic diversity may provide a survival advantage to lymphoma cell populations. DNA methyltransferase inhibitors can reprogram lymphoma cells to develop a form of incomplete senescence that sensitizes lymphoma cells to more readily respond to chemotherapy. DNA methyltransferase inhibitors can be safely combined with standard lymphoma therapies for the up-front treatment of patients with high-risk lymphomas. Citation Format: Wendy Beguelin, Matt Teater, Relja Popovic, Yanwen Jiang, Leandro Cerchietti, Rita Shaknovich, Randy Gascoyne, Ross Levine, Omar Abdel-Wahab, Jonathan Licht, Olivier Elemento, Ari M. Melnick. How deregulation of histone methyltransferases drive malignant transformation of B-cells. [abstract]. In: Proceedings of the 105th Annual Meeting of the American Association for Cancer Research; 2014 Apr 5-9; San Diego, CA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2014;74(19 Suppl):Abstract nr SY09-03. doi:10.1158/1538-7445.AM2014-SY09-03
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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 ».