Alu-dependent RNA editing of GLI1 promotes malignant regeneration in multiple myeloma
Notice bibliographique
Résumé
Despite novel therapies, relapse of multiple myeloma (MM) is virtually inevitable. Amplification of chromosome 1q, which harbors the inflammation-responsive RNA editase adenosine deaminase acting on RNA (ADAR)1 gene, occurs in 30-50% of MM patients and portends a poor prognosis. Since adenosine-to-inosine RNA editing has recently emerged as a driver of cancer progression, genomic amplification combined with inflammatory cytokine activation of ADAR1 could stimulate MM progression and therapeutic resistance. Here, we report that high ADAR1 RNA expression correlates with reduced patient survival rates in the MMRF CoMMpass data set. Expression of wild-type, but not mutant, ADAR1 enhances Alu-dependent editing and transcriptional activity of GLI1, a Hedgehog (Hh) pathway transcriptional activator and self-renewal agonist, and promotes immunomodulatory drug resistance in vitro. Finally, ADAR1 knockdown reduces regeneration of high-risk MM in serially transplantable patient-derived xenografts. These data demonstrate that ADAR1 promotes malignant regeneration of MM and if selectively inhibited may obviate progression and relapse.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».