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Enregistrement W2981158858 · doi:10.1182/blood-2018-99-111304

Chemogenomic Profiling of Complex Karyotype AML Reveals a Novel Susceptibility to G2/M Checkpoint Inhibition Mediated By HMGA2 Overexpression

2018· article· en· W2981158858 sur OpenAlexaff
Céline Moison, Vincent‐Philippe Lavallée, Clarisse Thiollier, Jean-François Spinella, Isabel Boivin, Sébastien Lemieux, Anne Marinier, Josée Hébert, Guy Sauvageau

Notice bibliographique

RevueBlood · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Myeloid Leukemia Research
Établissements canadiensInstitute for Research in Immunology and CancerHôpital Maisonneuve-RosemontUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTranscriptomeBiologyGene expression profilingCancer researchNPM1Myeloid leukemiaHMGA2KaryotypeGene signatureCEBPALeukemiaGeneOncologyInternal medicineGeneticsMedicineGene expressionmicroRNAMutationChromosome

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: Acute myeloid leukemia (AML) with complex karyotype (CK) is associated with adverse prognosis with current therapies, in particular in the presence of TP53 mutations. Identification of novel therapeutic strategies is therefore urgently needed for this subgroup of patients. Methods and aims: As part of the Leucegene project, we RNA sequenced a cohort of 415 clinically annotated primary human AML specimens. Comparative transcriptomic analysis of the 68 CK AML specimens with the non-CK samples of the cohort was performed to identify features associated with the CK AML subgroup. Based on these results, we performed a chemical screen aimed at identifying active agents toward CK AML. Gene expression analysis, primary AML specimen culture and chemical screening were performed as previously described by our group (Lavallée et al., Nature Genetics, 2015; Pabst et al., Nature Methods, 2014; Simon et al., Clinical cancer research, 2017). Results: CK AML is a heterogeneous disease by definition and accordingly, Multidimensional Scaling (MDS) analysis fails to identify a distinct transcriptional signature. Nonetheless, comparative transcriptome analysis of CK and non-CK AML specimens revealed highly deregulated genes between these subgroups (Figure 1A). Among them, EDA2R, a known target to p53, is specifically downregulated in CK AML. This reflects the frequent TP53 alterations observed in CK AML. Most importantly, we found that the recently identified AML prognostic gene HMGA2 is overexpressed in the majority of these patients, independently of the TP53 status. HMGA2 is an oncofetal gene expressed in hematopoietic stem cell (HSC) -enriched populations while its expression decreases in progenitors and is nearly absent in mature cells. Interestingly, Gene Set Enrichment Analysis (GSEA) revealed an enrichment for HSC genes in AML specimens with high HMGA2 expression levels, which could reflect a stem-cell origin or a more immature state for these leukemias. Global transcriptomic analysis of CK AML also identified a G2/M checkpoint signature for HMGA2-high specimens (Figure 1B). Accordingly, we observed that chemical inhibitors of the G2/M regulators ATR, CHK1 and WEE1 are preferentially active on HMGA2-high CK specimens and that engineered overexpression of HMGA2 in different leukemia cell lines enhanced sensitivity to G2/M inhibition (Figure 1C). This specific inhibition was independent of the TP53 status. Conclusions: Here we report a comprehensive transcriptomic analysis of the CK AML specimens of the Leucegene cohort and identified aberrant expression of the HMGA2 oncogene in close to 80% of these samples. Chemical interrogation of primary AML specimens revealed a TP53-independent but HMGA2-mediated sensitization of CK AML to G2/M checkpoint inhibition. Thus, our results reveal a novel vulnerability for AML expressing high levels of HMGA2 and identify potential biological targets for these high-risk patients. Since several CHK1 and PLK1 inhibitors have been or are currently under evaluation in clinical trials, our findings suggest that HMGA2-high AML patients could benefit from this therapeutic approach. Figure 1: A/ Volcano plot representing the genes differentially expressed in CK versus non-CK AML. Samples with low group median expression (<0.1 RPKM) were removed from this representation. B/ Highest enrichment found by Gene Set Enrichment Analysis comparing HMGA2 high (RPKM>2; n=39) and HMGA2 null (RPKM=0; n=83) AML specimens. C/ Dose-response curves and IC50 values for representative compounds in K562 cells infected with control YFP vector (blue) or HMGA2-YFP expressing vector (red). Disclosures Sauvageau: ExCellThera: Employment, Equity Ownership.

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 seuil0,003

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,272 · 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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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