Human models of NUP98-KDM5A megakaryocytic leukemia in mice contribute to uncovering new biomarkers and therapeutic vulnerabilities
Notice bibliographique
Résumé
Acute megakaryoblastic leukemia (AMKL) represents ∼10% of pediatric acute myeloid leukemia cases and typically affects young children (<3 years of age). It remains plagued with extremely poor treatment outcomes (<40% cure rates), mostly due to primary chemotherapy refractory disease and/or early relapse. Recurrent and mutually exclusive chimeric fusion oncogenes have been detected in 60% to 70% of cases and include nucleoporin 98 (NUP98) gene rearrangements, most commonly NUP98-KDM5A. Human models of NUP98-KDM5A-driven AMKL capable of faithfully recapitulating the disease have been lacking, and patient samples are rare, further limiting biomarkers and drug discovery. To overcome these impediments, we overexpressed NUP98-KDM5A in human cord blood hematopoietic stem and progenitor cells using a lentiviral-based approach to create physiopathologically relevant disease models. The NUP98-KDM5A fusion oncogene was a potent inducer of maturation arrest, sustaining long-term proliferative and progenitor capacities of engineered cells in optimized culture conditions. Adoptive transfer of NUP98-KDM5A-transformed cells into immunodeficient mice led to multiple subtypes of leukemia, including AMKL, that phenocopy human disease phenotypically and molecularly. The integrative molecular characterization of synthetic and patient NUP98-KDM5A AMKL samples revealed SELP, MPIG6B, and NEO1 as distinctive and novel disease biomarkers. Transcriptomic and proteomic analyses pointed to upregulation of the JAK-STAT signaling pathway in the model AMKL. Both synthetic models and patient-derived xenografts of NUP98-rearranged AMKL showed in vitro therapeutic vulnerability to ruxolitinib, a clinically approved JAK2 inhibitor. Overall, synthetic human AMKL models contribute to defining functional dependencies of rare genotypes of high-fatality pediatric leukemia, which lack effective and rationally designed treatments.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».