Combinatorial targeting of nuclear export and translation of RNA inhibits aggressive B-cell lymphomas
Notice bibliographique
Résumé
Aggressive double- and triple-hit (DH/TH) diffuse large B-cell lymphomas (DLBCLs) feature activation of Hsp90 stress pathways. Herein, we show that Hsp90 controls posttranscriptional dynamics of key messenger RNA (mRNA) species including those encoding BCL6, MYC, and BCL2. Using a proteomics approach, we found that Hsp90 binds to and maintains activity of eIF4E. eIF4E drives nuclear export and translation of BCL6, MYC, and BCL2 mRNA. eIF4E RNA-immunoprecipitation sequencing in DLBCL suggests that nuclear eIF4E controls an extended program that includes B-cell receptor signaling, cellular metabolism, and epigenetic regulation. Accordingly, eIF4E was required for survival of DLBCL including the most aggressive subtypes, DH/TH lymphomas. Indeed, eIF4E inhibition induces tumor regression in cell line and patient-derived tumorgrafts of TH-DLBCL, even in the presence of elevated Hsp90 activity. Targeting Hsp90 is typically limited by counterregulatory elevation of Hsp70B, which induces resistance to Hsp90 inhibitors. Surprisingly, we identify Hsp70 mRNA as an eIF4E target. In this way, eIF4E inhibition can overcome drug resistance to Hsp90 inhibitors. Accordingly, rational combinatorial inhibition of eIF4E and Hsp90 inhibitors resulted in cooperative antilymphoma activity in DH/TH DLBCL in vitro and in vivo.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».