IGF1R Derived PI3K/AKT Signaling Maintains Growth in a Subset of Human T-Cell Acute Lymphoblastic Leukemias
Notice bibliographique
Résumé
Insulin-like growth factor 1 receptor (IGF1R) is a prevalent signaling pathway in human cancer that supports cell growth/survival and thus contributes to aggressive biological behavior. Much work has gone into development of IGF1R inhibitors; however, candidate agents including small molecule tyrosine kinase inhibitors and blocking antibodies have yet to fulfill their promise clinically. Understanding cellular features that define sensitivity versus resistance are important for effective patient selection and anticipation of outgrowth of a resistant clone. We previously identified an important role for IGF signaling in T-cell acute lymphoblastic leukemia (T-ALL) relying primarily upon genetically defined mouse models. We present here an assessment of IGF1R dependence in human T-ALL using a broad panel of 27 established cell lines that capture a spectrum of the genetic variation that might be encountered in clinical practice. We observed that a subset of cell lines are sensitive to IGF1R inhibition and are characterized by high levels of surface IGF1R expression and PTEN positivity. Interestingly, lentiviral expression or knock-down of PTEN in PTEN-negative/positive cell lines, respectively, had limited effects on their response to IGF1R inhibition, suggesting that PTEN contributes to, but does not define IGF dependence. Additionally, we characterize downstream PI3K/AKT signaling as dominant over RAS/RAF/MEK/ERK in mediating growth and/or survival in this context. Finally, we demonstrate that IGF and interleukin-7 (IL-7) fulfill non-overlapping roles in supporting T-ALL growth. These findings are significant in that they reveal cellular features and downstream mechanisms that may determine the response of an individual patient's tumor to IGF1R inhibitor therapy.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».