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Enregistrement W2260128833 · doi:10.1158/1557-3265.hemmal14-b12

Abstract B12: EIF4E deregulation drives simultaneous expression of B-cell lymphoma oncogenes.

2015· article· en· W2260128833 sur OpenAlexaff
Biljana Kraljacic-Culkjovic, Tharu M. Fernando, Rebecca Goldstein, Charles Mctavish, Jayeshkumar Patel, ShaoNing Yang, Fabrizio Tabbò, Ari Melnick, Giorgio Inghirami, Katherine L. B. Borden, Leandro Cerchietti

Notice bibliographique

RevueClinical Cancer Research · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLymphoma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensInstitute for Research in Immunology and Cancer
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEIF4EBiologyNuclear export signalCancer researchOncogeneEukaryotic translationTranslation (biology)EIF4A1Messenger RNAMolecular biologyCell cycleCell biologyGeneCytoplasmCell nucleusGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The eukaryotic translation initiation factor 4E (eIF4E) is an oncogene elevated in a large number of cancers. The oncogenic potential of eIF4E arises from its critical roles in the cytoplasm in the mRNA translation and in the nucleus in the mRNA export of specific subset of transcripts. These transcripts can be regulated at the cytoplasmic, nuclear export or at both levels. We therefore analyzed eIF4E expression in 105 cases of DLBCLs by IHC, and found that is expressed in almost all the tumors (88%) and for the majority of cases (72%), eIF4E was expressed in both cellular compartments. Since elevated eIF4E activity leads to increased protein production that favors a subset of transcripts including prominent DLBCL oncogenes such as MYC and BCL2, we analyzed eIF4E expression in “double-hit” and “triple hit” DLBCLs. All the pts samples and DLBCL cell lines harboring two or more oncogenic mutations expressed eIF4E at high levels, suggesting a potential mechanistic association. Cells engineered to overexpress wild-type eIF4E, or mutants active in translation but not export (S53A) or mutants active in export but not translation (W73A), confirmed that eIF4E regulates the nuclear export and translation of MYC and BCL2, and discovered that this mechanism regulates additional DLBCL oncogenes such as BCL6. EIF4E immunoprecipitation from triple-hit DLBCL nuclear fractions followed by mRNA amplification by QPCR (RIP-QPCR) determined that MYC, BCL2 and BCL6 were direct eIF4E mRNA export targets. Polysomal profiling demonstrated that these oncogenes are also preferentially translated by eIF4E cytosolic activity. Accordingly, treatment of triple-hit DLBCL cell lines with the eIF4E competitive inhibitor ribavirin significantly increased the nuclear entrapment of BCL6, MYC and BCL2 transcripts, decreased their proportion of heavy polysomes and lead to a decrease in their protein abundance. In an extended panel of six double- and triple-hit DLBCL cell lines, ribavirin induced cell killing in all of them at clinically achievable concentrations. To assess the anti-lymphoma effect of ribavirin in a more clinically relevant context, we established a patient derived xenograft (PDX) in NSG mice. The specimen was isolated from a naïve treatment patient harboring a triple-hit ABC-type DLBCL featuring BCL6 translocation (3q27), BCL2 translocation and MYC amplification. The patient presented a treatment-refractory disease. We then expanded PDX into 10 NSG mice and when tumors were palpable, mice were randomized to receive vehicle or ribavirin for 10 days. We found a significant reduction in tumor growth in PDX. We also found that ribavirin induced mRNA nuclear entrapment of BCL2 and BCL6 and decrease protein levels of BCL2, BCL6 and MYC by day 10. We demonstrated that Hsp90 activity is required to maintain eIF4E-containing heavy polysomes in these oncogene transcripts. Accordingly, Hsp90 inhibition with PU-H71 rapidly promotes ribosomal disassembly leading to increased 40S, 60S and monosomes and decreased heavy polysomes. EIF4E target transcripts such as MYC, BCL6 and BCL2 were more affected, consequently decreasing the protein levels of these transcripts. The combination of Hsp90 and eIF4E inhibition reduced more efficiently the protein levels of these transcripts. To determine whether this molecular effect translates into an improved anti-lymphoma effect, we xenografted two triple-hit DLBCL cell lines in SCID mice and we treated them with vehicle control, ribavirin, PU-H71 or the combination for 10 days. We found that the combination of ribavirin with PU-H71 suppressed lymphoma growth more profoundly in both models. This effect was associated with a decrease in proliferation rate (measured by Ki67 staining) and reduced BCL6 expression. There were no macroscopic or microscopic evidence of toxicity in these mice. In summary, our data provides a novel and potentially non-toxic mechanistically-based approach to target B-cell lymphomas harboring multiple oncogene activation. Given the prevalence of simultaneous chromosomal aberrations in other hematological malignancies we envision a wider role for this strategy. Citation Format: Biljana Kraljacic-Culkjovic, Tharu Fernando, Rebecca Goldstein, Charles Mctavish, Jayeshkumar Patel, Shaoning Yang, Fabrizio Tabbo, Ari Melnick, Giorgio Inghirami, Katherine LB Borden, Leandro Cerchietti. EIF4E deregulation drives simultaneous expression of B-cell lymphoma oncogenes. [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference on Hematologic Malignancies: Translating Discoveries to Novel Therapies; Sep 20-23, 2014; Philadelphia, PA. Philadelphia (PA): AACR; Clin Cancer Res 2015;21(17 Suppl):Abstract nr B12.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,260
Tête enseignante GPT0,513
Écart entre enseignants0,253 · 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
Publié2015
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