Functional and Phenotypic Characterization Of Acute Myeloid Leukemia By Analysis Of Diagnostic/Relapse Paired Samples
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Treatment of relapsed acute myeloid leukemia (AML) results in lower complete remission rates compared to treatment of AML at diagnosis. Immunophenotypic changes in leukemic blasts are common from diagnosis to relapse (Baer et al. Blood. 2001), suggesting that the underlying biology of AML changes with disease progression. A better understanding of the biologic properties of AML cells at different stages of disease will facilitate the development of biomarker tools and more effective therapies. We therefore studied paired diagnostic/relapse samples obtained from AML patients. Cells from 11 paired samples were transplanted into immune deficient mice (NOD.SCID IL2Rg null) over a range of cell doses. In 10 of 11 patients, a leukemic graft could be generated after transplantation of lower cell doses from the relapse sample compared to the paired diagnostic sample. By limiting dilution analysis, leukemia stem cell (LSC) frequency was higher in relapse samples (1 in 5.8×102 to 1 in 2.4×106, median 1 in 2.0×103) compared to diagnostic samples (1 in 5.0×103 to 1 in 6.1×106, median 1 in 5.5×104); the fold increase in LSC frequency ranged from 2.2 to 745 (median 8.6). Multiparameter flow cytometric analysis carried out on 13 paired diagnostic/relapse samples demonstrated an increase in 2 known stem cell markers, CD34 and CD117, from diagnosis to relapse: CD34 was gained or increased at relapse in 7/13 (54%) of paired samples, while CD117 was gained or increased at relapse in 9/13 (69%) of paired samples. We plan to take a comprehensive approach to examine the surface marker expression of paired diagnostic/relapse samples by a high throughput flow cytometric screen (HTS) of both bulk and LSC-containing AML populations to identify markers that are altered at relapse. As a first step, we have performed HTS of 373 surface markers on 10 AML patient samples, including a relapse sample from a diagnostic/relapse pair. A significant proportion of markers (155/373, 42%) were expressed on less that 5% of cells in all 10 AML samples analyzed. We will therefore focus on the remaining markers in our HTS analysis of paired samples. Surface markers that are differentially expressed from diagnosis to relapse will be further characterized in order to gain insight into disease progression and identify potential therapeutic targets. Disclosures: No relevant conflicts of interest to declare.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».