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Enregistrement W2980959578 · doi:10.1182/blood.v122.21.2591.2591

PML-RARa Regulated Vesiculation Of Acute Promyelocytic Leukemia Cells

2013· article· en· W2980959578 sur OpenAlexaff
Yi Fang, Delphine Garnier, Tae Hoon Li, Esterina D’Asti, Nathalie Magnus, Brian Meehan, Laura Montermini, Janusz Rak

Notice bibliographique

RevueBlood · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRetinoids in leukemia and cellular processes
Établissements canadiensMcGill University Health CentreMontreal Children's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAcute promyelocytic leukemiaTissue factorCancer researchMyeloid leukemiaLeukemiaMicrovesiclesDisseminated intravascular coagulationFlow cytometryBiologyImmunologyRetinoic acidMedicineCoagulationCell culturePathologymicroRNAInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background In acute promyelocytic leukemia (APL), a subtype of acute myeloid leukemia (AML), severe bleeding tendency coincides with upregulation of tissue factor (TF), fibrinogenopenia and disseminated intravascular coagulation (DIC). In APL, the reciprocal translocation between chromosomes 15 and 17 results in the oncogenic fusion between promelocytic leukemia gene (PML) and retinoic acid receptor alpha (RARa). Targeting the activity of PML-RARa using targeted therapy combined with chemotherapy produces a high rate of complete remission, and reversal of tissue factor (TF)-related coagulopathy. Oncogenic transformation, therapeutic responses, coagulopathy and interaction of malignant cells with their vascular microenvironment has been linked, at least in part, to the emission and uptake of extracellular vesicles (EVs, including ectosomes/microparticles and exosomes). Little is known about these processes in APL. Purpose In this study, we explored the role of oncogenic PML-RARa in vesiculation of APL cells and the resulting changes in their procoagulant/angiogenic properties. We hypothesized that severe coagulopathy in APL may propagate to stromal (endothelial) cells via the exchange of TF-containing vesicles. Method EV emission by NB4 cells derived from an APL patient with t(15;17) was measured by Nanoparticle Tracking Analysis (NTA). Ectosomes and exosomes were separated by ultracentrifucation, and the content of PML-RARa and TF in these EVs were studied at both RNA (RT-PCR) and protein and activity levels (Western, ELISA, TF-PCA). Transfer of EVs between NB4 cells and endothelium (HUVEC) was tested using membrane labeling with the PKH26 dye and flow cytometry. PML-RARa and TF in transfer to HUVECs were studied at both in RNA level and protein level, and bioassays (invasion, angiogenesis) were used to assess the consequences. Results PML-RARa controls cellular vesiculation as all-trans retinoic acid (ATRA) alters emission of EVs by NB4 cells leading to preponderance of exosomes. These EVs contain both PML-RARa and TF transcripts, but only TF protein is detected in the EV cargo and transferred to endothelial cells. NB4-derived EVs render endothelial cells TF-positive and procoagulant and changes their angiogenic properties. Surprisingly, the migratory phenotype of endothelial cells is inhibited by co-culture with leukemic cells and by exposure to leukemic EVs. The nature of these effects is being studied in vitro and in vivo. Conclusion NB4 cells shed EVs as a function of their differentiation and oncogenic status. Unlike oncogenic receptors in cancer cells, PML-RARa protein is not detected in leukemic EVs, but exerts an indirect effect on their production and cargo. APL-derived EVs may render endothelial cells procoagulant. In spite of the pro-angiogenic phenotype of APL cells, their EVs inhibit migration of endothelial cells. The significance of EV interactions between leukemic and non-leukemic cells is being investigated. 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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,195 · 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
Publié2013
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