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Enregistrement W2915117294 · doi:10.1182/blood-2018-99-110363

Modeling the Initiation and Evolution of Down Syndrome Associated Leukemia Using CRISPR/Cas9

2018· article· en· W2915117294 sur OpenAlexaff
Elvin Wagenblast, Gabriela Krivdova, Lorien Shakib, Maria Azkanaz, Olga I. Gan, Eric R. Lechman, John E. Dick

Notice bibliographique

RevueBlood · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Myeloid Leukemia Research
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGATA1HaematopoiesisMyeloid leukemiaBiologyLeukemiaProgenitor cellCancer researchMyeloidAcute leukemiaStem cellCRISPRImmunologyGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Children with Down syndrome, also known as trisomy 21, have a significantly increased risk of childhood acute leukemia in the first few years after birth. The acute leukemia phase is preceded with a transient pre-leukemia phase in newborns, which is characterized by a clonal proliferation of immature megakaryocytes carrying somatic mutations in the GATA binding protein 1 (GATA1). These acquired GATA1 mutations lead to the expression of the GATA1 short isoform and prevent the expression of the GATA1 long isoform. The pre-leukemia undergoes spontaneous remission within the first few months after birth. In 20% - 30% of the cases, children progress to acute myeloid leukemia (AML) after remission, in which the pre-leukemic clone acquires additional mutations, such as in genes of the cohesin complex. It is hypothesized that this represents a multi-step process of leukemogenesis with three distinct genetic events: trisomy 21, GATA1 mutation and additional tertiary mutations. Here, we wanted to model the initiation and evolution of Down syndrome associated pre-leukemia and AML by employing CRISPR/Cas9. For this, we developed a CRISPR system that allows the precise manipulation of human hematopoietic stem and progenitor cells using electroporation of Cas9 protein and chemically synthesized gRNAs. We utilized human cord blood and fetal liver as a source of hematopoietic stem and progenitor cells (HSPCs). We were able to force the re-assignment of GATA1 isoforms to either the short or long isoform using CRISPR/Cas9 in purified hematopoietic stem cells (HSCs), multi-potent progenitors (MPPs), common myeloid progenitor (CMPs) and megakaryocyte/erythrocyte progenitors (MEPs). For each of these populations, we assayed their differentiation potential in single cell in vitro assays. In short, after electroporation and CRISPR/Cas9 mediated re-assignment to either the GATA1 short or long isoform, single cells were deposited onto MS5 stromal cells and were grown for 16-17 days in erythro-myeloid differentiation media. Individual colonies were analyzed by flow cytometry for their differentiation potential and genotyped to confirm CRISPR/Cas9 mediated GATA1 short or long isoform re-assignment. Overall, we were able to observe cell type specific and isoform specific effects on differentiation. For example, re-assignment to the GATA1 short isoform restricted erythroid differentiation and promoted megakaryocytic output in HSCs and MPPs. This effect was both seen when cord blood or fetal liver was used as the source of HSPCs. To confirm the role of the short isoform of GATA1, we transplanted HSCs with GATA1 short in a clonal fashion into immunocompromised mice and after 20 weeks observed grafts with high megakaryocytic output compared to control HSCs. Similarly, GlyA+ erythroid output was significantly decreased compared to transplanted control HSCs. In summary, this CRISPR/Cas9 system allows us to investigate the differentiation potential of single cells that are restricted to the endogenous expression of either the short or long isoform of GATA1. Future work will include the utilization of trisomy 21 HSCPs and the introduction of tertiary mutations, such as loss of function of STAG2, to potentially progress the model to an acute leukemia phase. Figure. Figure. 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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,269 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2018
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