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Enregistrement W2964452042 · doi:10.1016/j.ebiom.2019.07.053

Novel cell adhesion/migration pathways are predictive markers of HDAC inhibitor resistance in cutaneous T cell lymphoma

2019· article· en· W2964452042 sur OpenAlexfundno aff
Jared Andrews, Jennifer A. Schmidt, Kenneth R. Carson, Amy Musiek, Neha Mehta–Shah, Jacqueline E. Payton

Notice bibliographique

RevueEBioMedicine · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCutaneous lymphoproliferative disorders research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesActelion PharmaceuticalsNational Center for Advancing Translational SciencesNational Cancer InstituteNational Institutes of HealthBristol-Myers Squibb CanadaNational Center for Research ResourcesAlvin J. Siteman Cancer CenterInstitute of Clinical and Translational Sciences
Mots-clésLymphomaCell adhesionCancer researchCellMedicineBiologyImmunologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Treatment for Cutaneous T Cell Lymphoma (CTCL) is generally not curative. Therefore, selecting therapy that is effective and tolerable is critical to clinical decision-making. Histone deacetylase inhibitors (HDACi), epigenetic modifier drugs, are commonly used but effective in only ~30% of patients. There are no predictive markers of HDACi response and the CTCL histone acetylation landscape remains unmapped. We sought to identify pre-treatment molecular markers of resistance in CTCL that progressed on HDACi therapy. METHODS: Purified T cells from 39 pre/post-treatment peripheral blood samples and skin biopsies from 20 patients were subjected to RNA-seq and ChIP-seq for histone acetylation marks (H3K14/9 ac, H3K27ac). We correlated significant differences in histone acetylation with gene expression in HDACi-resistant/sensitive CTCL. We extended these findings in additional CTCL patient cohorts (RNA-seq, microarray) and using ELISA in matched CTCL patient plasma. FINDINGS: Resistant CTCL exhibited high levels of histone acetylation, which correlated with increased expression of 338 genes (FDR < 0·05), including some novel to CTCL: BIRC5 (anti-apoptotic); RRM2 (cell cycle); TXNDC5, GSTM1 (redox); and CXCR4, LAIR2 (cell adhesion/migration). Several of these, including LAIR2, were elevated pre-treatment in HDACi-resistant CTCL. In CTCL patient plasma (n = 6), LAIR2 protein was also elevated (p < 0·01) compared to controls. INTERPRETATION: This study is the first to connect genome-wide differences in chromatin acetylation and gene expression to HDACi-resistance in primary CTCL. Our results identify novel markers with high pre-treatment expression, such as LAIR2, as potential prognostic and/or predictors of HDACi-resistance in CTCL. FUNDING: NIH:CA156690, CA188286; NCATS: WU-ICTS UL1 TR000448; Siteman Cancer Center: CA091842.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,232
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0000,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,233 · 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.

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

Citations38
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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