The 14q32.31 <i>DLK1-DIO3 MIR300 tumor suppressor</i> promotes leukemogenesis by inducing cancer stem cell quiescence and inhibiting NK cell anti-cancer immunity
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Drug-resistance of tumor-initiating cells, impaired NK cell immune-response, PP2A loss-of-function and aberrant miRNA expression are cancer features resulting from microenvironmental- and tumor-specific signals. Here we report that genomic-imprinted MIR300 is a cell context-independent dual function tumor suppressor which is upregulated in quiescent leukemic stem (LSC) and NK cells by microenvironmental signals to induce quiescence and impair immune-response, respectively, but inhibited in CML and AML proliferating blasts to prevent PP2A-induced apoptosis. MIR300 anti-proliferative and PP2A-activating functions are differentially activated through dose-dependent CCND2/CDK6 and SET inhibition, respectively. LSCs escape PP2A-mediated apoptosis through TUG1 lncRNA that uncouples and limits MIR300 functions to cytostasis by regulating unbound- MIR300 levels. Halting MIR300 homeostasis restores NK cell activity and suppresses leukemic but not normal hematopoiesis by eradicating nearly all LSCs. Thus, MIR300 tumor suppressor activity is essential and therapeutically important for LSC-driven leukemias.
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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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».