The AML1-ETO fusion gene and the FLT3 length mutation collaborate in inducing acute leukemia in mice
Notice bibliographique
Résumé
The molecular characterization of leukemia has demonstrated that genetic alterations in the leukemic clone frequently fall into 2 classes, those affecting transcription factors (e.g., AML1-ETO) and mutations affecting genes involved in signal transduction (e.g., activating mutations of FLT3 and KIT). This finding has favored a model of leukemogenesis in which the collaboration of these 2 classes of genetic alterations is necessary for the malignant transformation of hematopoietic progenitor cells. The model is supported by experimental data indicating that AML1-ETO and FLT3 length mutation (FLT3-LM), 2 of the most frequent genetic alterations in AML, are both insufficient on their own to cause leukemia in animal models. Here we report that AML1-ETO collaborates with FLT3-LM in inducing acute leukemia in a murine BM transplantation model. Moreover, in a series of 135 patients with AML1-ETO-positive AML, the most frequently identified class of additional mutations affected genes involved in signal transduction pathways including FLT3-LM or mutations of KIT and NRAS. These data support the concept of oncogenic cooperation between AML1-ETO and a class of activating mutations, recurrently found in patients with t(8;21), and provide a rationale for therapies targeting signal transduction pathways in AML1-ETO-positive leukemias.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».