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Enregistrement W2595165795 · doi:10.1182/blood.v106.11.119.119

Characterization of Distinct Molecular Signatures in Myeloproliferative Diseases with the JAK2V617F Mutation and Wild Type JAK2.

2005· article· en· W2595165795 sur OpenAlexaff
Benjamin L. Ebert, Ross L. Levine, Martha Wadleigh, Jean-Philippe Brunet, Jennifer Pretz, Lambert Buque, Stephanie J. Lee, D. Gary Gilliland, Todd R. Golub

Notice bibliographique

RevueBlood · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMyeloproliferative Neoplasms: Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensHôpital Maisonneuve-Rosemont
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyMutationGenePolycythemia veraPoint mutationMolecular biologyGene expression profilingMyeloproliferative DisordersGeneticsAllelePhenotypeGene expressionImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The recently discovered JAK2V617F mutation provides a critical insight into the molecular pathogenesis of polycythemia vera and other myeloproliferative diseases (MPD). However, the mutations present in patients with wild type JAK2 have not been discovered, and the precise molecular consequences of JAK2 mutation have not been elucidated. We employed gene expression profiling to characterize the molecular phenotype of cells with the JAK2V617F mutation, to identify a distinct signature in cells without JAK2 mutations, and to refine a molecular taxonomy of MPDs. Using purified neutrophils from 70 patients with myeloproliferative diseases and 11 unaffected individuals, we performed gene expression profiling using oligonucleotide microarrays, sequencing of the JAK2 gene, quantitative genotyping by mass spectrometry and allele-specific quantitative PCR, and X-inactivation clonality assays. To reduce the confounding influence of normal neutrophils that are admixed with cells bearing disease-causing mutations, we examined the gene expression profiles of samples in which greater than 80% of JAK2 alleles bear the V617F mutation. PRV1, a previously identified marker of polycythemia vera, was powerfully overexpressed in neutrophils with a homozygous JAK2 mutation. In addition, cells with the JAK2 mutation had increased expression of a set of kinases, including JAK2, and decreased expression of a set of phosphatases. Cells that rely on JAK2 activation for clonal dominance may therefore derive a selective advantage from increased expression of the JAK2 gene. We next examined samples that have high clonality, and therefore relatively few normal neutrophils, but do not have a mutation in the JAK2 gene. These samples have a markedly different gene expression profile and overexpress a distinct set of kinases. The kinases overexpressed in cells with wild type JAK2 are candidates for further mutational analysis and are potential therapeutic targets. Utilizing these signatures and unsupervised analytical algorithms, the samples cluster according to their mutational status and the percentage of normal neutrophils in the sample. Our data demonstrate that the gene expression profiles of MPD samples are not uniform regardless of JAK2 genotype, implying that samples with and without JAK2 mutations have not activated the same pathway via alternative mechanisms. Moreover, we have identified a common signature in samples without JAK2 mutations that meets significance, indicating that one or a small number of mutations may play a critical role in these cells. Genotype and gene expression analyses are defining a molecular classification of myeloproliferative diseases with subtypes that have distinct therapeutic targets.

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 seuil0,001

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
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations1
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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