<i>Idh1</i> mutations contribute to the development of T-cell malignancies in genetically engineered mice
Notice bibliographique
Résumé
Gain-of-function mutations in isocitrate dehydrogenase 1 (IDH1) are key drivers of hematopoietic malignancies. Although these mutations are most commonly associated with myeloid diseases, they also occur in malignancies of the T-cell lineage. To investigate their role in these diseases and provide tractable disease models for further investigation, we analyzed the T-cell compartment in a conditional knock-in (KI) mouse model of mutant Idh1. We observed the development of a spontaneous T-cell acute lymphoblastic leukemia (T-ALL) in these animals. The disease was transplantable and maintained expression of mutant IDH1. Whole-exome sequencing revealed the presence of a spontaneous activating mutation in Notch1, one of the most common mutations in human T-ALL, suggesting Idh1 mutations may have the capacity to cooperate with Notch1 to drive T-ALL. To further investigate the Idh1 mutation as an oncogenic driver in the T-cell lineage, we crossed Idh1-KI mice with conditional Trp53 null mice, a well-characterized model of T-cell malignancy, and found that T-cell lymphomagenesis was accelerated in mice bearing both mutations. Because both IDH1 and p53 are known to affect cellular metabolism, we compared the requirements for glucose and glutamine in cells derived from these tumors and found that cells bearing the Idh1 mutation have an increased dependence on both glucose and glutamine. These data suggest that mutant IDH1 contributes to malignancy in the T-cell lineage and may alter the metabolic profile of malignant T cells.
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 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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».