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Enregistrement W2601654193 · doi:10.1182/blood.v126.23.5228.5228

Mechanisms of Resistance to Lenalidomide in Del(5q) Myelodysplastic Syndrome Patients

2015· article· en· W2601654193 sur OpenAlexaff
Sergio Martínez-Høyer, Roderick Docking, Simon K. Chan, Martin Jädersten, Jeremy Parker, Aly Karsan

Notice bibliographique

RevueBlood · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Myeloma Research and Treatments
Établissements canadiensBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLenalidomideMyelodysplastic syndromesNeutropeniaMedicineBone marrow failureBone marrowThrombocytosisMyeloidImmunologyInternal medicineOncologyStem cellCancer researchHaematopoiesisBiologyMultiple myelomaChemotherapyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Myelodysplastic syndromes (MDS) comprise a heterogeneous group of clonal hematopoietic stem/progenitor cell malignancies characterized by the presence of dysplastic bone marrow (BM) cells leading to inefficient hematopoiesis in one or more myeloid lineages. The most common chromosomal alteration in MDS, accounting for ~20% of cases, is defined by interstitial deletion of the long arm of chromosome 5, and these cases comprise a distinctive subtype in MDS termed del(5q) . Patients suffering from del(5q) MDS present with anemia, variable neutropenia and thrombocytosis. Patients are blood transfusion dependent, which over time can lead to high mortality due to iron overload. The immunomodulatory drug lenalidomide (LEN) is the treatment of choice for del(5q) patients, achieving transfusion independence and remission in two thirds of treated patients. At the molecular level, LEN cytotoxic activity relies on its binding to the E3-ligase adaptor cereblon (CRBN) selectively leading to CSNK1a protein degradation. Unfortunately, 50% of patients eventually acquire resistance and relapse 2 to 3 years after treatment. Of note, patients at relapse present an increased risk to progress to acute myeloid leukemia. Mutations in the TP53 gene are correlated with resistance to LEN in del(5q) MDS. However, only approximately 20% of patients that become resistant are TP53 mutated. Therefore, there is a medical need to identify drivers of resistance to LEN in del(5q) patients in order to design patient tailored therapies and prevent relapse episodes. To this end, we have collected CD34+ cells from the BM of six del(5q) MDS patients at the time of diagnosis and upon relapse after treatment with LEN and performed whole genome and transcriptome sequencing on these paired samples. By comparing the genome sequencing data at the two time points, we have identified two patients harboring mutations in the TP53 gene: TP53 R273S arises de novo at the resistant stage and TP53 C106Y is existing at diagnosis and expands at relapse. These results are in accordance with previous reports showing strong association of TP53 mutations and resistance to LEN and therefore validate our approach. In addition, we have identified candidate mutations as drivers of the resistant phenotype, which we hypothesize may substitute or cooperate with TP53 mutations, allowing for the malignant del(5q) stem cell survival during LEN treatment and expansion at relapse. Furthermore, RNA-seq data analysis from the paired samples has identified differentially expressed genes shared among all resistant cases and led us to identify novel putative pathways leading to resistance to LEN in del(5q) hematopoietic stem cell. Of note, we did not find any mutation or significant change in the expression of CRBN or CSNK1A1 genes in our cohort of del(5q) MDS patients at relapse, and therefore they do not have a prognostic value for resistance to LEN. The integration of the data obtained in our study will shed light in to the molecular mechanisms leading to resistance to LEN in del(5q) MDS patients and may pave the way for the design of novel and more effective therapies to treat these patients at relapse. 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)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,251 · 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

Citations6
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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