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Enregistrement W2950978058 · doi:10.1002/hon.43_2629

FUNCTIONAL CHARACTERIZATION OF <i>NFKBIZ</i> 3′ UTR MUTATIONS IN DIFFUSE LARGE B‐CELL LYMPHOMA

2019· article· en· W2950978058 sur OpenAlexaff
Sarah E. Arthur, Anja Mottok, Razvan Cojocaru, Aixiang Jiang, Bruno M. Grande, Miguel Alcaide, Christopher Rushton, Daisuke Ennishi, Prince Kumar Lat, Jordan Davidson, Kevin Bushell, Timothy E. Audas, Peter J. Unrau, Dipankar Sen, Randy D. Gascoyne, Marco A. Marra, Joseph M. Connors, Gregg B. Morin, David W. Scott, Christian Steidl, Ryan D. Morin

Notice bibliographique

RevueHematological Oncology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLymphoma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensCanada's Michael Smith Genome Sciences CentreGenome British ColumbiaSpinal Cord Injury BCSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUntranslated regionDiffuse large B-cell lymphomaBiologyThree prime untranslated regionSignal transductionMutationGeneGeneticsCancer researchMolecular biologyMessenger RNA

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: The activated B-cell-like (ABC) subtype of diffuse large B-cell lymphoma (DLBCL) is characterized by activation of NF-kB signaling and an increased risk of mortality. Recurrent somatic mutations affecting genes such as MYD88, CD79A/B and TNFAIP3 have been shown to constitutively activate the NF-kB pathway through B-cell receptor signaling in ABC DLBCL; however, there still remain cases with no known genetic basis for this pathway activation (Arthur et al. Nat Com 2018). We recently published a meta-analysis of DLBCL genome and targeted sequencing data identifying non-coding mutations. We described novel mutations affection the 3′ untranslated region (UTR) of NFKBIZ in 18% of ABC DLBCLs. Overall, NFKBIZ is mutated (amplifications and UTR mutations) in 34% of ABC DLBCLs. These NFKBIZ mutations are mutually exclusive with MYD88 mutations, implicating them in activation of the NF-kB signaling pathway. NFKBIZ encodes the IkB-ζ protein, which interacts with NF-kB transcription factors and is thought to regulate canonical NF-kB signaling. We hypothesized that these mutations affect the ability of regulatory mechanisms to target this transcript for degradation through disruption of UTR secondary structures. This leads to enhanced mRNA stability and elevated protein levels and represents a novel mechanism of promoting NF-kB signaling in ABC DLBCL. Methods: NFKBIZ 3′ UTR mutations were introduced in a DLBCL cell line using CRISPR-Cas9. NFKBIZ mRNA and protein levels were evaluated using custom designed droplet digital PCR assays and western blot. RNA-sequencing was performed on mutant and wild-type (WT) cell lines to identify genes up-regulated by IkB-ζ. A competitive growth assay with WT and CRISPR mutant lines was set up to assess whether UTR mutations provide a growth advantage in culture. The pool composition was determined by DNA sequencing and comparison of WT and mutant DNA sequences. Results: Introduction of NFKBIZ mutations into DLBCL cell lines confirmed that UTR deletions lead to increased levels of mRNA and protein. Stimulation with LPS revealed that mRNA levels stay elevated for longer in mutant lines. NFKBIZ UTR deletions also give DLBCL cells a selective growth advantage over WT when grown together in culture. RNA-sequencing of mutant and WT lines revealed possible transcriptional targets of IkB-ζ, including TNFRSF14B, HCK, GNAZ, BATF and CD274. These targets are either involved in activation of NF-kB signaling, associated with decreased survival in other lymphomas or potential new drug targets in NFKBIZ mutant DLBCL. Conclusions: This work highlights the role of NFKBIZ and 3′ UTR mutations in driving ABC DLBCL. We demonstrate that these UTR mutations can lead to over-expression of NFKBIZ and activate potentially novel drug targets in ABC DLBCL. These findings contribute to a better understanding of the genetic basis of DLBCL, which is necessary to guide personalized therapeutic strategies. Keywords: activated B-cell-like (ABC); molecular genetics; NF-kB.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,820

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,254 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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