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Enregistrement W2559223604 · doi:10.1182/blood.v112.11.1355.1355

Heterogeneity of Acute Myeloid Leukemia at the Stem Cell Level.

2008· article· en· W2559223604 sur OpenAlexaff
Michael Heuser, Laura M. Sly, Courteney Lai, Malina Leung, Grace Lin, Bob Argiropoulos, Florian Kuchenbauer, Stephen Fung, Christy Brookes, Gerald Krystal, R. Keith Humphries

Notice bibliographique

RevueBlood · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Myeloid Leukemia Research
Établissements canadiensTerry Fox Research InstituteBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStem cellBiologyMyeloid leukemiaMyeloidLeukemiaBone marrowTransplantationCancer researchImmunologyMolecular biologyCell biologyMedicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Leukemias are considered hierarchically organized being maintained by a leukemia stem cell (LSC). Whereas LSCs become the primary focus for targeted therapies, little is known about the pathways regulating LSC fidelity. Using retroviral gene transfer of MN1, NUP98HOXD13 (ND13), or HOXA9 oncogenes and limiting-dilution transplantation we modelled leukemias with different LSC frequencies, and characterized critical signaling pathways by loss-of-function analysis. Here we establish the concept that LSCs are heterogeneous based on the number of activated transcriptional networks, and functionally characterize downstream targets that are critical for LSC activity. Constitutive expression of the very potent myeloid oncogene MN1 with the ND13 fusion gene in murine bone marrow cells results in acute myeloid leukemia (AML) that is phenotypically very similar to MN1-induced AML. However, limiting dilution analysis showed that the LSC frequency was 33 fold higher in MN1+ND13 cells compared to MN1 cells, and disease latency at the limiting dilution was significantly shorter in the combination model (p=.009). Whereas MN1-LSCs expanded 68-fold over a period of 6 days, MN1+ND13-LSCs expanded 131-fold more than MN1-LSCs as determined by the competitive repopulation unit (CRU) assay. To screen for functional differences of the two models we screened for differential cytokine responses in vitro. Interestingly, MN1+ND13 expressing cells proliferated in response to GM-CSF, whereas MN1 cells or ND13 cells did not. This was confirmed as well for MN1+HOXA9 expressing cells and their MN1+CTL or HOXA9+CTL expressing counterparts. We found that Stat1, Stat3, Stat5, and Erk1/2 were selectively phosphorylated upon cytokine stimulation in MN1+ND13 and MN1+HOXA9 cells compared to single-oncogene transduced cells. To test the role of Stat1 and Stat5b for LSC fidelity Stat1 −/− and Stat5b −/− cells were co-transduced with MN1 and HOXA9 and compared to wildtype cells in vitro and in vivo. Stat1 −/− cells transduced with MN1+HOXA9 proliferated slower than wildtype cells in response to GM-CSF but not with IL3/IL6/SCF. Proliferation of Stat5b −/− cells transduced with MN1+HOXA9 proliferated slower than wildtype cells in response to both GM-CSF and IL3/IL6/SCF (p<.05). CRU assays with MN1+HOXA9-transduced Stat1 −/− and Stat5b −/− cells demonstrated that the day 6 CRU was 6 and 77 fold reduced, respectively, compared to wildtype cells. As MN1 and HOXA9 are upregulated in distinct subsets of normal karyotype AML we speculated that their combined overexpression may model subsets of complex karyotype AML. We performed gene set enrichment analysis on cytogenetic subsets of previously published gene expression data from 285 AML patients. 12 of 13 Stat-related pathways were enriched in complex karyotype patients compared to 4 and 8 of 13 Stat-related pathways in inv(16) and normal karyotype AML, respectively, thus supporting a critical role of Stat activation in LSCs of AML with multiple active pathways like complex karyotype AML. In conclusion we demonstrate considerable heterogeneity of LSC fidelity depending on the number of activated oncogenes and establish a critical role of Stat1 and Stat5b in mediating this LSC fidelity. Stat1 and Stat5b may become important therapeutic targets in complex karyotype AML.

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: aucune
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 recherche0,0000,000
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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,237 · 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
Publié2008
Routes d'admission1
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