Targeting Leukemia Stem Cells: Which Pathways Drive Self-Renewal Activity in T-Cell Acute Lymphoblastic Leukemia?
Notice bibliographique
Résumé
T-Cell acute lymphoblastic leukemia (t-all) is a malignancy of white blood cells, characterized by an uncontrolled accumulation of T-cell progenitors. During leukemic progression, immature T cells grow abnormally and crowd into the bone marrow, preventing it from making normal blood cells and spilling out into the bloodstream. Recent studies suggest that only discrete cell populations that possess the ability to recreate the entire tumour might be responsible for the initiation and propagation of t-all. Those unique cells are commonly called "cancer stem cells" or, in the case of hematopoietic malignancies, "leukemia stem cells" (lscs). Like normal hematopoietic stem cells, lscs are thought to be capable of self-renewal, during which, by asymmetrical division, they give rise to an identical copy of themselves as well as to a daughter cell that is no longer capable of self-renewal activity and represents a more "differentiated" progeny. Here, we review the main pathways of self-renewal activity in lscs, focusing on their involvement in the maintenance and development of t-all. New stem cell-directed therapies and lsc-targeted agents are also discussed.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».