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Enregistrement W2547836063 · doi:10.1182/blood.v114.22.389.389

Leukemic and Normal Stem Cell Transcriptional Signatures Determined by Functional Assays Are Predictive of the Overall Survival of AML Patients.

2009· article· en· W2547836063 sur OpenAlexaff
Kolja Eppert, Katsuto Takenaka, Eric R. Lechman, Vicki Ling, Joseph Beyene, Angelo J. Canty, Jayne S. Danska, Mark D. Minden, Todd R. Golub, Benjamin L. Ebert, John E. Dick

Notice bibliographique

RevueBlood · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Myeloid Leukemia Research
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreMcMaster UniversityInstitute for Clinical Evaluative SciencesUniversity Health NetworkSickKids FoundationHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStem cellHaematopoiesisCD34Progenitor cellBiologyLeukemiaCancer researchHematopoietic stem cellCancer stem cellImmunologyStem cell markerCell biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Abstract 389 Normal hematopoiesis and acute myeloid leukemia (AML) are organized as hierarchies with stem cells, which possess extensive self-renewal and proliferative capacity, at the apex. Although there is definitive evidence from experimental models for the existence of leukemic stem cells (LSC) in some human leukemias, the relevance of LSC to human disease progression is still lacking. While chemotherapeutic treatment of AML patients typically results in disease remission, the majority of patients will eventually relapse and succumb to the disease, indicating that residual LSC are not eliminated by current treatment. We hypothesize that stem cell derived gene expression profiles may be more clinically relevant than those derived from examination of bulk leukemia samples. Here we show the clinical significance of novel stem cell related expression profiles derived from 25 functionally validated human leukemia stem cell populations and 6 normal hematopoietic stem cell populations. Little is currently known about the molecular regulatory networks that govern human LSC or hematopoietic stem cells (HSC). Therefore, we have carried out global mRNA gene expression profiling of FACS sorted subpopulations of cells enriched for human stem cells, progenitor cells and mature cells from 16 AML primary patient samples and 3 cord blood samples to investigate these pathways. Similar to normal hematopoietic stem cells, leukemia stem, progenitor and mature cells can be sorted using CD34 and CD38 markers. Due to the heterogeneous nature of AML, it is vital that quantitative functional assays are used to characterize the LSC and progenitor activity in each sorted fraction. In vitro cell suspension cultures and methylcellulose colony formation assays were performed to characterize progenitor and blast populations. Importantly, we applied a novel and improved in vivo SCID leukemia initiating cell assay to substantiate the presence of LSC activity in each sorted fraction of 16 AML patient samples. With this enhanced assay, LSC were detected in the expected CD34+/CD38- population. However, in the majority of AML samples, LSC were detected in at least one additional fraction, demonstrating the importance of functional validation when interpreting global gene expression profiles of sorted stem cell populations. LSC and HSC specific signatures were identified following a statistical analysis that compared fractions with stem cell activity against those without (25 LSC vs 29 non-LSC; 6 HSC vs 6 non-HSC). When applied to an independent gene expression data set from 160 cytogenetically normal AML samples, a 25 probe LSC signature was the strongest predictor of overall survival (p<0.0001, HR=2.6, 95%CI 1.8-4.0, median survival 236 vs 999 days; Figure 1a). Furthermore, the 225 probe HSC specific signature derived from normal cells also provided a strong predictor of survival (p<0.0001, HR=2.3, 95%CI 1.5-3.4, median survival 238 vs 741 days; Figure 1b). We queried the gene expression-based chemical genomic database Connectivity Map with the LSC-related gene list and found a negative correlation between the genes in the LSC profile and the expression of genes that are transcriptionally induced following treatment with common chemotherapeutic compounds such as doxorubicin, suggesting resistance to chemotherapy as one possible mechanism for the correlation of the stem cell signatures with survival. Together these data support the hypothesis that the biological determinants that underlie stemness in both normal and leukemic cells are predictors of poor outcome, and are potential targets for novel therapy. Disclosures: No relevant conflicts of interest to declare.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,203 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2009
Routes d'admission1
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