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Enregistrement W2562019564 · doi:10.1158/1538-7445.am2015-2075

Abstract 2075: Signaling thresholds and negative B cell selection in acute lymphoblastic leukemia

2015· article· en· W2562019564 sur OpenAlexaff
Zhengshan Chen, Seyedmehdi Shojaee, Maike Buchner, Huimin Geng, Jae Woong Lee, Lars Klemm, Eugene Park, Ying Xim Tan, Anne B. Satterthwaite, Elisabeth Paietta, Stephen P. Hunger, Mignon L. Loh, Jae U. Jung, John E. Coligan, Silvia Bolland, Tak W. Mak, André Limnander, Hassan Jumaa, Michael Reth, Arthur Weiss, Clifford A. Lowell, Markus Müschen

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueSynthesis and Biological Evaluation
Établissements canadiensOntario Institute for Cancer Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésbreakpoint cluster regionSykBruton's tyrosine kinaseCancer researchImmunoreceptor tyrosine-based activation motifTyrosine kinaseSignal transductionB-cell receptorBiologyReceptorTyrosine phosphorylationPhosphorylationTyrosineCell biologyChronic lymphocytic leukemiaLeukemiaImmunologyB cellAntibodyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction: Unlike other cell types, B cells are selected for an intermediate level of signaling strength. Critical survival and proliferation signals emanate from the (pre-) B cell receptor (BCR): Both attenuation below minimum (e.g. non-functional pre-BCR) and hyperactivation above maximum (e.g. autoreactive pre-BCR) thresholds of signaling strength trigger negative selection and cell death. The oncogenic BCR-ABL1 tyrosine kinase mimics active pre-BCR signaling in Ph+ acute lymphoblastic leukemia (ALL) which defines the ALL subgroup with the worst clinical outcome. Current therapy approaches are largely focused on the development of more potent tyrosine kinase inhibitors (TKI) to suppress oncogenic signaling. However resistance to TKI is developed invariably. Here, we test the hypothesis that targeting hyperactivation above a maximum threshold will selectively kill Ph+ ALL cells, similar to removal of self-reactive B cells. Results: The Ph+ ALL cells don not express ITAM (immunoreceptor tyrosine-based activation motif) receptor Igα or Igβ on the cell surface, indicating defects for a functional pre-BCR. Reconstitution of ITAM receptor was sufficient to induce cell death through increasing pre-BCR signaling strength indicated by phosphorylation of SYK, SRC, BTK and PLCγ2. TKI-treatment, while designed to kill leukemia cells, seemingly paradoxically rescued Ph+ ALL cells in this experimental setting. Surprisingly, patient-derived Ph+ ALL cells express the ITIM (immunoreceptor tyrosine-based inhibitory motif) receptors PECAM1, CD300A and LAIR1 at high levels compared to normal pre-B cells. Importantly, high expression levels of ITIM-receptors are predictive of poor outcome in two clinical trials, including both pediatric and adult ALL patients. Genetic studies revealed that Pecam1, Cd300a and Lair1 were critical to calibrate pre-BCR signaling strength through recruitment of the inhibitory phosphatases Ptpn6 (Shp1) and Inpp5d (Ship1). Genetic deletion of Lair1, Ptpn6 or Inpp5d in BCR-ABL1 ALL caused cell death in vitro and in vivo through hyperactivation of pre-BCR signaling. Testing various components of proximal pre-BCR signaling, we found that an incremental increase of SYK tyrosine kinase activity was required and sufficient to induce cell death. Hyperactive SYK was functionally equivalent to acute activation of a self-reactive BCR on ALL cells. Using chimeric PECAM1, CD300A and LAIR1 receptor decoys and a novel small molecule inhibitor of INPP5D, we demonstrated that pharmacological hyperactivation of pre-BCR signaling and engagement of negative B cell selection represents a promising new strategy to overcome drug-resistance in human Ph+ ALL. Conclusion: These results indicated that inhibitory receptors and downstream phosphatases are critical regulators of pre-BCR signaling strength in Ph+ ALL, and identified targeting hyperactivation of pre-BCR signaling as a potential novel class of therapeutic strategy. Note: This abstract was not presented at the meeting. Citation Format: Zhengshan Chen, Seyedmehdi Shojaee, Maike Buchner, Huimin Geng, Jae Woong Lee, Lars Klemm, Eugene Park, Ying Xim Tan, Anne Satterthwaite, Elisabeth Paietta, Stephen P. Hunger, Mignon L. Loh, Jae U. Jung, John E. Coligan, Silvia Bolland, Tak W. Mak, Andre Limnander, Hassan Jumaa, Michael Reth, Arthur Weiss, Clifford A. Lowell, Markus Müschen. Signaling thresholds and negative B cell selection in acute lymphoblastic leukemia. [abstract]. In: Proceedings of the 106th Annual Meeting of the American Association for Cancer Research; 2015 Apr 18-22; Philadelphia, PA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2015;75(15 Suppl):Abstract nr 2075. doi:10.1158/1538-7445.AM2015-2075

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,814

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,137
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,257 · 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 tête enseignante, 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
Publié2015
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