MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2538805931 · doi:10.1182/blood.v116.21.3263.3263

Targeting Survivin In Recalcitrant Acute Lymphoblastic Leukemia

2010· article· en· W2538805931 sur OpenAlexaff
Eugene Park, Enzi Jiang, Yao‐Te Hsieh, Lars Klemm, Cihangir Duy, Edward M. Conway, Louis M. Pelus, John D. Crispino, Mignon L. Loh, Eun‐Suk Kang, Hong-Hoe Koo, Allen S. Yang, Nora Heisterkamp, Michael Kahn, Markus Müschen, Yong‐Mi Kim

Notice bibliographique

RevueBlood · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCell death mechanisms and regulation
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSurvivinCancer researchIn vivoLeukemiaMedicineMTT assayApoptosisImmunologyBiologyCancerInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Abstract 3263 Background: Despite the recent advances in chemotherapy for acute lymphoblastic leukemia (ALL), the development of drug resistance and long-term side effects of current treatments warrant new treatment modalities. Survivin/BIRC5, an inhibitor of apoptosis protein, is critical for the survival and proliferation of cancerous cells, is expressed in AML and ALL cells, and has been implicated in leukemia relapse. In the present study, we test the hypothesis that survivin is critical to the pathway of self-renewal of drug-resistant ALL cells. Methods: For gain of function studies, primary ALL cells were transduced with lentiviral survivin IRES GFP reporter (Survivin GFP) or empty GFP as a control. For loss of function studies, an inducible lentiviral shRNA vector expressing tRFP upon induction with doxycyclin was used. For in vitro evaluation of Survivin, CFU assays were used to monitor self-renewal capability, MTT assays and Trypan blue counts for viability determination were used for drug testing. For in vivo experiments, we used a NOD/SCID IL2Rγ−/- xenograft model with patient-derived ALL cells. Results: Survivin overexpression in primary ALL cells led in vitro to 4-fold more colonies than control in primary and secondary CFU assays and to increased resistance against Vincristine, Dexamethasone and L-Asparaginase (VDL) compared to controls (p<0.05). In vivo, animals injected with ALL cells overexpressing survivin died earlier of leukemia with a median survival time (MST) of 43 days (n=4) compared to control animals (MST=51.5 days) (n=4) (p<0.05). Therefore, overexpression of survivin increases self-renewal of patient-derived ALL cells in vitro and accelerates leukemia development in vivo. Conversely, in vitro inhibition of Survivin using shRNA decreased CFU compared to controls (p<0.0001). In vivo, when animals were injected with Survivin shRNA or non-silencing control shRNA and treated for 4 weeks with VDL, the combined VDL + Survivin shRNA treated group not only lived significantly longer (MST=213 days, n=3) compared to the control group (MST=117 days; n=3) (p<0.05) but remained disease-free until the end of follow-up (Day 213). Immunohistology and flow cytometry staining for huCD45+ cells in various organs showed the absence of leukemia cells in the VDL + shRNA treated group compared to the control, indicating that adjuvant knockdown of Survivin in combination with chemotherapy eradicates drug resistant primary leukemia. To further evaluate loss of function of Survivin in ALL, we used a survivin knockout mouse model. Survivinflox/flox bone marrow cells were retrovirally transformed with BCR-ABL1 p210 or MLL-ENL. Subsequent to leukemic outgrowth, cells were transduced with either GFP control or inducibly deleted using a Cre-GFP vector and GFP signal was quantitated by flow cytometry. Interestingly, Survivin deleted Cre-GFP positive oncogene transformed cells showed reduced proliferation compared to GFP controls (p<0.05), indicating that knockout of Survivin in murine leukemia is required for survival of leukemic cells. Finally, we determined the effect of pharmacological downregulation of Survivin using EZN-3042, a novel locked nucleic acid antisense oligonucleotide (LNA-AsODN) against Survivin. Single agent treatment of 6 primary ALL cases, with 20 mM of a scrambled LNA control (EZN-3088) or EZN-3042, were respectively assayed. Mean viability for EZN-3088 treatments was 78.6% ± 12.0% versus 44.1% ± 10.9% for EZN-3042 (p<0.001). EZN-3042 knockdown of Survivin was confirmed by Western blot. LNA treatment in combination with chemotherapy of a primary Philadelphia chromosome positive (Ph+) ALL resulted in a mean viability of 73.4% ± 1.8% for EZN-3088/Nilotinib versus 3.6% ± 0.5% for EZN-3042/Nilotinib (p<0.001). Primary Ph− ALL cells treated with EZN-3088/VDL resulted in a mean viability of 36.5% ± 0.5% versus 8.3% ± 4.3% for EZN-3042/Nilotinib (p<0.01). Conclusion: Taken together, we show that Survivin is a key component in primary drug resistant ALL cells and adjuvant specific targeting of Survivin using shRNA or EZN3042 has the potential to eradicate relapse of leukemia. Disclosures: Yang: Amgen Inc: Employment, Equity Ownership.

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 recherche0,0000,001
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,207 · 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
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBlood→Même sujetCell death mechanisms and regulation→Travaux en français237 207→