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Enregistrement W2559793479 · doi:10.1182/blood.v112.11.2549.2549

Distinct Proteomic Signaling Networks Stratify Responses to Ara-C Based Induction Therapy in Patients with Acute Myeloid Leukemia (AML)

2008· article· en· W2559793479 sur OpenAlexaff
Mark D. Minden, David B. Rosen, Santosh Putta, Aileen Cleary Cohen, Helen Francis-Lang, Todd Covey, John Woronicz, David M. Soper, Brian J. Long, James Cordeiro, Lootsie Panganiban-Lustan, Steve Banville, Urte Gayko, Alessandra Cesano, Wendy J. Fantl

Notice bibliographique

RevueBlood · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Myeloid Leukemia Research
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDaunorubicinCytarabineMyeloid leukemiaCytokineCancer researchMedicineLeukemiaSignal transductionImmunologyBiologyInternal medicineCell biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: AML represents a group of clonal hematopoietic stem cell disorders in which aberrantly regulated signaling pathways lead to oncogenic progression. In a prior study, a panel of 36 cytokine response nodes was measured in single cells by multi-parameter phosphoflow cytometry in newly diagnosed AML patient samples. Unique cancer network profiles were revealed that correlated with response to chemotherapy (Irish et al, Cell (2004) 118, p217). Objectives: Given the heterogeneity of AML, the current study was designed to expand the number of signaling nodes to 152 per patient sample. The signaling nodes were organized into 4 biological categories: Protein expression of receptors and drug transporters Response to cytokines and growth factors, Phosphatase activity, Apoptotic signaling pathways. Methods: Multi-parameter flow cytometric analysis was performed on peripheral blasts taken at diagnosis from 33 AML patients who attained a complete response (CR, n=9) or no-remission (NR, n=24) to one cycle of standard 7 + 3 induction therapy (100–200mg/m2 cytarabine and 60mg/m2 daunorubicin). Results: The data show that expression of the receptors for c-Kit and FLT3L and the drug transporter ABCG2 were increased in patients who attained an NR versus CR. Readouts from the cytokine-Stat response panels and the growth factor-Map kinase and PI3-Kinase response panels (see Table 1) revealed increased signaling in blasts taken from NR patients versus blasts taken from patients who clinically responded to therapy. To determine the role of phosphatases, a physiologic phosphatase inhibitor, peroxide, (H2O2) revealed increased phosphatase activity in CRs versus NRs. In the absence of treatment with H2O2, CRs had lower levels of phosphorylated PLCƒ×2 and SLP-76 versus NRs, and attained higher levels of phosphorylated PLCƒ×2 and SLP-76 upon H2O2 treatment. Lastly, interrogation of the apoptotic machinery using agents such as staurosporine and etoposide showed that NR patient blasts failed to undergo cell death, as determined by cleaved PARP and cleaved Caspase 8. Of note, in NR patient blasts, these agents did promote an increase in phosphorylated Chk2 suggesting a communication breakdown between the DNA damage response pathway and the apoptotic machinery. In contrast, blasts from CR patients showed significant populations of cells with cleaved PARP and caspase 8 consistent with their clinical response outcomes. Conclusions : In this study, 152 signaling nodes per patient sample were measured by multi-parameter flow cytometry and revealed distinct signaling profiles that correlate with patient response to ara-C based induction therapy. Alterations were seen in expression for the c-Kit and Flt-3L receptors, the ABCG2 drug transporter, cytokine and growth factor pathway response, phosphatase activity and apoptotic response, all of which could stratify the NR from the CR patient subsets. Whether there is a combination of hierarchical nodes to best predict response to therapy is currently under investigation.

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)0,001
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 seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,244 · 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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