MicroRNAs regulate key cell survival pathways and mediate chemosensitivity during progression of diffuse large B-cell lymphoma
Notice bibliographique
Résumé
Despite better therapeutic options and improved survival of diffuse large B-cell lymphoma (DLBCL), 30-40% of the patients experience relapse or have primary refractory disease with a dismal prognosis. To identify biological correlates for treatment resistance, we profiled microRNAs (miRNAs) of matched primary and relapsed DLBCL by next-generation sequencing. Altogether 492 miRNAs were expressed in the DLBCL samples. Thirteen miRNAs showed significant differential expression between primary and relapse specimen pairs. Integration of the differentially expressed miRNAs with matched mRNA expression profiles identified highly anti-correlated, putative targets, which were significantly enriched in cancer-associated pathways, including phosphatidylinositol (PI)), mitogen-activated protein kinase (MAPK), and B-cell receptor (BCR) signaling. Expression data suggested activation of these pathways during disease progression, and functional analyses validated that miR-370-3p, miR-381-3p, and miR-409-3p downregulate genes on the PI, MAPK, and BCR signaling pathways, and enhance chemosensitivity of DLBCL cells in vitro. High expression of selected target genes, that is, PIP5K1 and IMPA1, was found to be associated with poor survival in two independent cohorts of chemoimmunotherapy-treated patients (n = 92 and n = 233). Taken together, our results demonstrate that differentially expressed miRNAs contribute to disease progression by regulating key cell survival pathways and by mediating chemosensitivity, thus representing potential novel therapeutic targets.
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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) | 0,000 | 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 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 ».