HMGCLL1 is a predictive biomarker for deep molecular response to imatinib therapy in chronic myeloid leukemia
Notice bibliographique
Résumé
Achieving a deep molecular response (DMR) to tyrosine kinase inhibitor (TKI) therapy for chronic myeloid leukemia (CML) remains challenging and at present, there is no biomarker to predict DMR in this setting. Herein, we report that an HMGCLL1 genetic variant located in 6p12.1 can be used as a predictive genetic biomarker for intrinsic sensitivity to imatinib (IM) therapy. We measured DMR rate according to HMGCLL1 variant in a discovery set of CML patients (n = 201) and successfully replicated it in a validation set (n = 270). We also investigated the functional relevance of HMGCLL1 blockade with respect to response to TKI therapy and showed that small interfering RNA mediated blockade of HMGCLL1 isoform 3 results in significant decrease in viability of BCR-ABL1-positive cells including K562, CML-T1 or BaF3 cell lines with or without ABL1 kinase domain mutations such as T315I mutation. Decreased cell viability was also demonstrated in murine CML stem cells and human hematopoietic progenitor cells. RNA sequencing showed that blockade of HMGCLL1 was associated with G0/G1 arrest and the cell cycle. In summary, the HMGCLL1 gene polymorphism is a novel genetic biomarker for intrinsic sensitivity to IM therapy in CML patients that predicts DMR in this setting.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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 ».