An <i>ERG</i> Enhancer–Based Reporter Identifies Leukemia Cells with Elevated Leukemogenic Potential Driven by ERG-USP9X Feed-Forward Regulation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Acute leukemia is a rapidly progressing blood cancer with low survival rates. Unfavorable prognosis is attributed to insufficiently characterized subpopulations of leukemia stem cells (LSC) that drive chemoresistance and leukemia relapse. Here we utilized a genetic reporter that assesses stemness to enrich and functionally characterize LSCs. We observed heterogeneous activity of the ERG+85 enhancer–based fluorescent reporter in human leukemias. Cells with high reporter activity (tagBFPHigh) exhibited elevated expression of stemness and chemoresistance genes and demonstrated increased clonogenicity and resistance to chemo- and radiotherapy as compared with their tagBFPNeg counterparts. The tagBFPHigh fraction was capable of regenerating the original cellular heterogeneity and demonstrated increased invasive ability. Moreover, the tagBFPHigh fraction was enriched for leukemia-initiating cells in a xenograft assay. We identified the ubiquitin hydrolase USP9X as a novel ERG transcriptional target that sustains ERG+85–positive cells by controlling ERG ubiquitination. Therapeutic targeting of USP9X led to preferential inhibition of the ERG-dependent leukemias. Collectively, these results characterize human leukemia cell functional heterogeneity and suggest that targeting ERG via USP9X inhibition may be a potential treatment strategy in patients with leukemia. Significance: This study couples a novel experimental tool with state-of-the-art approaches to delineate molecular mechanisms underlying stem cell-related characteristics in leukemia cells.
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».