Autophagy limits proliferation and glycolytic metabolism in acute myeloid leukemia
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Decreased autophagy contributes to malignancies; however, it is unclear how autophagy has an impact on tumor growth. Acute myeloid leukemia (AML) is an ideal model to address this as (i) patient samples are easily accessible, (ii) the hematopoietic stem and progenitor cells (HSPC) where transformation occurs is well characterized and (iii) loss of the key autophagy gene Atg7 in HSPCs leads to a lethal pre-leukemic phenotype in mice. Here we demonstrate that loss of Atg5 results in an identical HSPC phenotype as loss of Atg7, confirming a general role for autophagy in HSPC regulation. Compared with more committed/mature hematopoietic cells, healthy human and mouse HSPCs displayed enhanced basal autophagic flux, limiting mitochondrial damage and reactive oxygen species in this long-lived population. Taken together, with our previous findings these data are compatible with autophagy-limiting leukemic transformation. In line with this, autophagy gene losses are found within chromosomal regions that are commonly deleted in human AML. Moreover, human AML blasts showed reduced expression of autophagy genes and displayed decreased autophagic flux with accumulation of unhealthy mitochondria, indicating that deficient autophagy may be beneficial to human AML. Crucially, heterozygous loss of autophagy in an MLL–ENL model of AML led to increased proliferation in vitro, a glycolytic shift and more aggressive leukemias in vivo. With autophagy gene losses also identified in multiple other malignancies, these findings point to low autophagy, providing a general advantage for tumor growth.
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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 | 0,000 |
| 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 ».