TOX Regulates Growth, DNA Repair, and Genomic Instability in T-cell Acute Lymphoblastic Leukemia
Notice bibliographique
Résumé
Abstract T-cell acute lymphoblastic leukemia (T-ALL) is an aggressive malignancy of thymocytes. Using a transgenic screen in zebrafish, thymocyte selection–associated high mobility group box protein (TOX) was uncovered as a collaborating oncogenic driver that accelerated T-ALL onset by expanding the initiating pool of transformed clones and elevating genomic instability. TOX is highly expressed in a majority of human T-ALL and is required for proliferation and continued xenograft growth in mice. Using a wide array of functional analyses, we uncovered that TOX binds directly to KU70/80 and suppresses recruitment of this complex to DNA breaks to inhibit nonhomologous end joining (NHEJ) repair. Impaired NHEJ is well known to cause genomic instability, including development of T-cell malignancies in KU70- and KU80-deficient mice. Collectively, our work has uncovered important roles for TOX in regulating NHEJ by elevating genomic instability during leukemia initiation and sustaining leukemic cell proliferation following transformation. Significance: TOX is an HMG box–containing protein that has important roles in T-ALL initiation and maintenance. TOX inhibits the recruitment of KU70/KU80 to DNA breaks, thereby inhibiting NHEJ repair. Thus, TOX is likely a dominant oncogenic driver in a large fraction of human T-ALL and enhances genomic instability. Cancer Discov; 7(11); 1336–53. ©2017 AACR. This article is highlighted in the In This Issue feature, p. 1201
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».