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Enregistrement W2198189555 · doi:10.1182/blood.v120.21.1586.1586

A 7-Gene Microrna Signature Characteristic of Mantle Cell Lymphoma Reveals Focal Adhesion and Integrin Signalling, Proteasome-Mediated Degradation, and the PI3K Signalling Cascade As Important to MCL Pathogenesis

2012· article· en· W2198189555 sur OpenAlexaff
Rashmi S. Goswami, Yali Xuan, Levi Waldron, Mahadeo A. Sukhai, Patrícia P. Reis, Thomas Sun, Alessandro Datti, Wei Xu, John Kuruvilla, David Good, Raymond Lai, W. S. Lam, Alanna J. Church, David P. LeBrun, Laurie H. Sehn, Pedro Farinha, Igor Jurišica, Denis Bailey, Randy D. Gascoyne, Michael Crump, Suzanne Kamel‐Reid

Notice bibliographique

RevueBlood · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLymphoma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensOntario Institute for Cancer ResearchUniversity of AlbertaLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteMount Sinai HospitalQueen's UniversityUniversity of TorontoToronto General HospitalUniversity Health NetworkBC Cancer AgencyKingston General HospitalPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMantle cell lymphomaCancer researchBiologyCyclin D1microRNAPathogenesisLymphomaCell cycleImmunologyCellGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Abstract 1586 Background Mantle cell lymphoma (MCL) is a subtype of B-cell non-Hodgkin lymphoma (NHL) characterized by the t(11;14) translocation and concomitant over-expression of cyclin D1. MCL has a variable natural history; while some patients have prolonged survival similar to other indolent B-cell lymphomas, most follow an aggressive course with short survival. While the t(11;14) is pathognomonic of MCL, it is not necessary for disease pathogenesis, as a subset of MCL cases lack the translocation. Furthermore, in vivo models demonstrate that cyclin D1 over-expression alone is unable to bring about the disease, and that deregulation of additional cellular pathways is required for its pathogenesis. Assessment of microRNA (miR) expression in MCL may help determine mechanisms of gene deregulation and reveal pathways involved in disease pathogenesis. In this study we examined MCL in relation to both aggressive and indolent B-cell NHL to determine a miR signature that characterizes MCL. Design and Methods Total RNA from a training set of 36 B-cell NHL cases (19 indolent and 17 aggressive) and 32 MCL was applied to a high-throughput quantitative real-time PCR platform assessing the expression of 365 miRs [TaqMan Human MicroRNA Array v1.0 (Early Access) or TLDA]. miRs that were differentially expressed between MCL and aggressive NHL, and between MCL and indolent NHL were then validated using RNA from a second, independent, set of B-cell NHL cases (28 indolent and 28 aggressive) and 50 MCL cases. Validated miRs were determined and potential targets for each miR were examined. A map of targets common to the MCL miR signature was created, revealing important proteins involved in MCL pathogenesis. Results 66 miRs (11 over-expressed, 55 under-expressed) were differentially expressed between MCL and aggressive B-cell NHL and 8 miRs (7 over-expressed, 1 under-expressed) were differentially expressed between MCL and indolent B-cell NHL (false discovery rate = 0.2). 6 miRs from each group were chosen for validation in an independent set of MCL and NHL cases. Of these 12 miRs, 7 miRs validated (2 were under-expressed in MCL relative to aggressive B-cell NHL, and 5 were over-expressed in MCL relative to indolent B-cell NHL). Genes and pathways involved in disease pathogenesis are most likely targeted by multiple miRs. We thus determined a set of 123 genes predicted to be targets of this MCL miR signature, based on five miR target prediction databases from the mirDIP (microRNA data integration) portal. These genes were significantly enriched for focal adhesion and integrin signalling, proteasome-mediated degradation, and the PI3K signalling pathway. Conclusions Using the largest set of MCL cases evaluated to date, a 7-miR signature characteristic of MCL was discovered. The gene targets of these miRs are enriched for roles in proteasome-mediated protein degradation, consistent with the reported sensitivity of MCL to proteasome inhibitors. In addition, these miRs are predicted to be involved in regulation of PI3K/AKT signalling, confirming reports of the importance of this pathway in MCL pathogenesis. Enrichment of target genes involved in focal adhesion and integrin signalling indicate the importance of MCL-stromal interactions and motivates further study into the role of the tumor microenvironment in MCL pathogenesis. Disclosures: No relevant conflicts of interest to declare.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,217 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2012
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