Epigenetic therapy as a novel approach for GFI136N-associated murine/human AML
Notice bibliographique
Résumé
Epigenetic changes can contribute to development of acute myeloid leukemia (AML), a malignant disease of the bone marrow. A single-nucleotide polymorphism of transcription factor growth factor independence 1 (GFI1) generates a protein with an asparagine at position 36 (GFI1(36N)) instead of a serine at position 36 (GFI1(36S)), which is associated with de novo AML in humans. However, how GFI1(36N) predisposes to AML is poorly understood. To explore the mechanism, we used knock-in mouse strains expressing GFI1(36N) or GFI1(36S). Presence of GFI1(36N) shortened the latency and increased the incidence of AML in different murine models of myelodysplastic syndrome/AML. On a molecular level, GFI1(36N) induced genomewide epigenetic changes, leading to expression of AML-associated genes. On a therapeutic level, use of histone acetyltransferase inhibitors specifically impeded growth of GFI1(36N)-expressing human and murine AML cells in vitro and in vivo. These results establish, as a proof of principle, how epigenetic changes in GFI1(36N)-induced AML can be targeted.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».