Abstract 3330: Functional characterization of microRNAs identified in human acute myeloid leukemia stem cells
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Human acute myeloid leukemia (AML) is organized as a functional cellular hierarchy and is sustained by a rare population of leukemia stem cells (LSC). AML is a heterogeneous disease with a relapse rate of up to 80% depending on age of the patient and AML subtype. Recent work suggests that leukemia stem cell properties influence therapy response, overall survival, and relapse of the disease. In order develop more effective novel therapies that target this rare cell population; it is imperative that we better understand LSCs at the molecular level. Although it is generally accepted that oncogenic mutations underlie cancer initiation and progression, most studies have focused on protein coding genes. However, there is increasing recognition that non-coding RNAs can also play a role in leukemogenesis. MicroRNAs (miRNAs) are a family of small non-coding RNAs that function as important regulators of the translation of protein-coding genes. In order to identify LSC specific miRNAs, we fractionated 16 primary human AML samples into four sub-populations, each of which were xenotransplanted into immune-deficient mice to evaluate in vivo leukemia initiating capacity. Global miRNA expression profiling was performed on each population and a LSC specific miRNA signature generated by supervised analysis guided by the ability to initiate leukemia in vivo. Similarly, a human cord blood derived hematopoietic stem cell (HSC) enriched miRNA signature was also established. From these lists, we selected ten promising candidate miRNAs to assess for biological function. We have initiated a functional screen to determine the role of the candidate miRNAs using both in vivo and in vitro assays. Preliminary results show that enforced expression of two miRNA candidates strongly reduced engraftment capability of HSCs over untransduced HSCs in immune-deficient recipients. Moreover, enforced expression of three additional miRNA candidates show a competitive growth advantage of transduced HSCs over untransduced HSCs and compared to controls. Also, enforced expression of one of these three miRNAs in the surrogate LSCs of a unique leukemia cell line induces a strong proliferative advantage over untransduced LSCs in an in vitro culture setting. In conclusion, thus far we have identified five miRNAs that affect hematopoietic stem cell properties. Further in vivo and in vitro analysis will determine whether these miRNAs are suitable targets for therapy. Citation Format: {Authors}. {Abstract title} [abstract]. In: Proceedings of the 103rd Annual Meeting of the American Association for Cancer Research; 2012 Mar 31-Apr 4; Chicago, IL. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2012;72(8 Suppl):Abstract nr 3330. doi:1538-7445.AM2012-3330
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 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 | 0,001 |
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 ».