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Enregistrement W2523384776 · doi:10.1182/blood.v112.11.510.510

High Levels of MicroRNA-126 Bioactivity Specify the LSC Compartment in AML

2008· article· en· W2523384776 sur OpenAlexaff
Eric R. Lechman, Hidefumi Hiramatsu, Bernhard Gentner, Kristin J. Hope, Katsuto Takenaka, Kolja Eppert, Mark D. Minden, Luigi Naldini, John E. Dick

Notice bibliographique

RevueBlood · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicroRNA in disease regulation
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreDiscovery CentreUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésmicroRNABiologyStem cellLeukemiaMyeloid leukemiaPopulationGene expression profilingCancer researchGene expressionComputational biologyGeneCell biologyGeneticsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Leukemia stem cells (LSCs) are a biologically distinct blast population positioned at the apex of the acute myeloid leukemia (AML) developmental hierarchy. A more complete understanding of the unique properties of LSCs is crucial for the identification of novel AML regulatory pathways and the subsequent development of innovative therapies that effectively target these cells in leukemia patients. However, most studies overlook the heterogeneity of AML and the existence of LSC, potentially masking important molecular pathways. MicroRNAs (miRNAs) are an emerging class of non-coding small RNAs that negatively regulate the expression of protein-encoding genes. Normal miRNA expression is tissue and developmental stage restricted, suggesting important roles in tissue specification and/or cell lineage determination. Several studies have already demonstrated that miRNA expression levels are dysregulated in AML. However, little is known of the contribution of miRNAs to the regulation of gene expression and maintenance of LSCs. In order to elucidate the role of miRNAs in the regulation and maintenance of the leukemic stem cell state and the leukemogenic process, primary AML patient samples were fractionated into sub-populations based on the expression of CD34 and CD38 cell surface expression and purified RNA was extracted for miRNA array profiling. Supervised analysis guided by the in vivo SCID leukemia initiating capacity of each sub-population identified a unique 2 miRNA signature associated with leukemia stem cell enriched fractions. Validation of top miRNA candidates was confirmed by standard RT-PCR. However, to confirm that our miRNA candidates were biologically active within the AML developmental hierarchy at a single cell level, we utilized bidirectional miRNA sensor lentivectors (Bd.LV). Bd.LVs co-express truncated NGFR and enhanced GFP (eGFP), and permit post-transcriptional regulation of eGFP when miRNA target sequences (miRT) are placed downstream. One week post-transduction of a unique primary AML patient sample (8227), which can maintain a phenotypic and functional hierarchy for over 200 days in serum-free in vitro culture conditions, multicolor flow cytometry analysis revealed that miR-126 strongly suppressed (17 fold eGFP repression vs. control vector) eGFP expression in CD34+CD38-cells, the sub-fraction of AML that is highly enriched in LSC, while miR-126 activity declined along a gradient of further “differentiation” of the cells. Knockdown of miR-126 activity in 8227 cells with antagomirs designed to target miR-126 resulted in an increase in eGFP expression within the CD34+CD38-population, confirming the specificity of the biosensor lentivector. Furthermore, this expression gradient of miR-126 was conserved in 2 primary patient AML samples after 10 weeks post-transplant into pre-conditioned NOD/SCID mice. These experiments demonstrate that mir-126, a miRNA candidate identified by miRNA array, is more abundantly expressed and biologically active within the leukemia stem cell compartment of the AML hierarchy. Moreover, these data demonstrate the utility of biosensor vector technology in discerning miRNA expression patterns at the single cell level and will be useful for the further refinement of LSC purification.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

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
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,219 · 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
Publié2008
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Résumé présentoui

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