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Enregistrement W2315481411 · doi:10.1158/1538-7445.am2012-1696

Abstract 1696: Targeting EVI1-overexpressing AML with darinaparsin

2012· article· en· W2315481411 sur OpenAlexaff
Koren K. Mann, Nathalie A. Johnson, Torsten Holm Nielsen, Nicolas Garnier, Stanley Kwan, Eftihia Cocolakis, Josée Hébert, Robert Morgan, Wilson H. Miller

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Myeloid Leukemia Research
Établissements canadiensHôpital Maisonneuve-RosemontMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArsenic trioxideMedicineInternal medicineCancer researchBone marrowOncologyBiologyApoptosis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Activation of EVI1, due to chromosomal translocation, inversion or transcriptional upregulation, occurs in 8-10% of AML and results in both activation and repression of specific gene sets. Importantly, the tumor suppressor PTEN is repressed by EVI1. Arsenic trioxide targets EVI1 for degradation, suggesting that arsenicals may be effective in treating EVI1-positive malignancies. Indeed, MDS patients with EVI1 deregulation had greater benefit from the combination of arsenic trioxide (inorganic arsenic) and thalidomide than patients without EVI1 deregulation. Here, we describe the use of a novel organic arsenical, darinaparsin, to treat a patient with EVI1-overexpressing AML. A 36 year old woman was diagnosed with AML inv(3)(q21q26.2) where two copies of inv(3) were detected. Her initial treatment included two induction regimens followed by an allogeneic stem cell transplant. She had a complete remission lasting 5 years after which time her AML relapsed. After three high dose regimens and another investigational combination therapy failed to induce remission (>80% blasts in the bone marrow), we treated the patient's peripheral blasts ex vivo and found that darinaparsin induced significantly more cell death than arsenic trioxide. Thus, the patient started darinaparsin (300 mg/m2 IV over 60 minutes for 5 days every 21 days). Within 10 hours of receiving her first dose, her fever and night sweats had resolved. Her performance status and appetite improved, and she was discharged home 2 days after her last dose. Unlike previous drug regimens, darinaparsin allowed the patient to enjoy a good quality of life for more than 30 days with an ECOG performance status of 1. Unfortunately, while darinaparsin stabilized her peripheral white blood cell counts, the patient died of extramedullary manifestations and complications of her AML, 12 days after receiving a second cycle of darinaparsin. Darinaparsin decreased her peripheral white blood cell counts during the five days of treatment, which was followed by an additional decrease in the white blood cell count when serum arsenic levels were low to undetectable. We observed visible nuclear and cytoplasmic blebbing consistent with apoptosis. Despite the anti-tumor activity, neither EVI1 protein levels nor the transcriptional repression activity as measured by PTEN mRNA expression were altered within the first 72 hours of darinaparsin treatment. cDNA microarray expression profiling showed a dramatic change in gene expression of her tumor between the first and second cycle, including a significant increase in the pro-survival NF-κB pathway. NF-κB family member (i.e. NFKB1, 2, IA, IB, IE, RELA, TANK, TRAF1 and TRAF2) mRNA expression increased 2-8 fold following the first cycle of darinaparsin. Based on our clinical observations and correlative studies, future studies will investigate a link between EVI1 overexpression, NF-κB signaling and darinaparsin sensitivity. 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 1696. doi:1538-7445.AM2012-1696

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

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

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.

Tête enseignante Opus0,102
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,328 · 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
Publié2012
Routes d'admission1
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