Genomic instability in multiple myeloma: mechanisms and therapeutic implications
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Clonal plasma cells in multiple myeloma (MM) are typified by their nearly universal aneuploidy and the presence of recurrent chromosomal aberrations reflecting their chromosomal instability. Multiple myeloma is also recognized to be heterogeneous with distinct molecular subgroups. Deep genome sequencing studies have recently revealed an even wider heterogeneity and genomic instability with the identification of a complex mutational landscape and a branching pattern of clonal evolution. AREAS COVERED: Despite the lack of full understanding of the exact mechanisms driving the genomic instability in MM, recent observations have correlated these abnormalities with impairments in the DNA damage repair machinery as well as epigenetic changes. These mechanisms and the resulting therapeutic implications will be the subject of this review. EXPERT OPINION: By providing growth advantage of the fittest clone and promoting the acquisition of drug resistance, genomic instability is unarguably beneficial to MM cells, however, it may also well be its Achilles heal by creating exploitable vulnerabilities. As such, targeting presumptive DNA repair defects and other oncogenic addictions represent a promising area of clinical investigation. In particular, by inducing gene or pathway dependencies not present in normal cells, genomic instability can generate targets of contextual synthetic lethality in MM cells.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».