MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2986442725 · doi:10.1182/blood-2019-131981

IGLL5-BCL2L1 Rearrangement with Loss of BCL2 Dependency As Mechanism of Venetoclax Resistance in Multiple Myeloma (MM)

2019· article· en· W2986442725 sur OpenAlexaff
Jean-Baptiste Alberge, Sarthak Sinha, Ranjan Maity, Arzina Jaffer, Justin Donovan, Madison Kong, Stéphane Minvielle, Paola Neri, Nizar J. Bahlis

Notice bibliographique

RevueBlood · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Myeloma Research and Treatments
Établissements canadiensInstitute of Cancer ResearchUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVenetoclaxMultiple myelomaChromatinCancer researchBRD4Gene expression profilingBiologyGeneComputational biologyGene expressionEpigeneticsMolecular biologyGeneticsImmunologyLeukemiaBromodomainChronic lymphocytic leukemia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Targeting the anti-apoptotic BCL2 protein in haematological malignancies has demonstrated significant anti-tumoral activity in a subset of multiple myeloma patients harbouring rearrangements involving the CCND1 and the immunoglobulin heavy chain enhancers (Eμ and α1/2). The mechanisms underlying the dependency of this subgroup of MM patients on BCL2 remains to be elucidated as well as the mechanisms of resistance to BCL2 inhibition with BH3 mimetic venetoclax. Methods and Results: Sorted bone marrow plasma cells from a cohort of t(11;14) myeloma patients treated with venetoclax were profiled through multi-omics single cell mRNA expression (scRNAseq), copy number profiling (scCNVseq) as well as chromatin accessibility with single cell ATAC-seq. Sequenced reads were aligned to hg38 reference genome. Samples were processed with CellRanger suite v3.0 and downstream analyses were realized with Seurat, Monocle, Signac, and Cicero R packages. Single plasma cells exhibited differential chromatin accessibility landscapes within and across individual patients as well as pre- and post-venetoclax with enrichment of MYC:MAX, RELA, IRF family, RUNX1/3 and ETS motifs. Integration of mRNA and ATAC data revealed a dynamic change of regulatory motifs across individual cell clusters with evidence of selective pressures driven by venetoclax treatment. Similarly mRNA profiling of the apoptotic genes pre- and post-venetoclax exposure showed loss of BCL2 and upregulation of MCL1 and/or BCL2L1 as well as loss of the BH3-only pro-apoptotic genes PMAIP1 and BCC3 in single cell clusters. mRNA levels mirrored open chromatin at the gene bodies and their respective promoter loci consistent with a direct transcriptional regulation. In a patient with several fold upregulation of the BCL2L1 transcript in the post-venetoclax sample (Figure A-B), scATACseq identified a gain in the chromatin accessibility mapping to a genomic region centromeric to BCL2L1 locus on chromosome 20 (chr20:31,617,200-31,619,900). Single cell CNV analysis identified a 5q loss (chr5:142,400,001-156,240,000) mapping to NR3C1 locus explaining with the clinical resistance to dexamethasone. Importantly scCNV also revealed a copy number gain mapping to the same locus with the newly acquired chromatin accessibility on chromosome 20. Mate-pair analysis of the sequencing reads identified the potent IGLL5 B-cell enhancer on chromosome 22 (chr22:22,960,001-22,980,000) as the mate partner juxtaposed the BCL2L1 locus (Figure C). This finding explains the robust upregulation of BCL2L1 mRNA observed in this patient and the shift in BCL2 dependency detected by ex vivo BH3 sensitivity profiling. Of note, while scCNV analysis also depicted a gain in 1q21 (chr1:149,940,001-169,980,001) MCL1 locus at the time of venetoclax resistance the acquisition of t(20,22) shifted the plasma cells dependency to BCL-xL rather than MCL1. This finding was corroborated by the plasma cells ex vivo resistance to dual BCL2 and MCL1 inhibition. Conclusion: Dynamic single cell epigenome and transcriptome profiling of pre- and post-venetoclax of primary plasma cells identified a de novo translocation driving BCL-xL transcription with the IGLL5 B-cell enhancer. This demonstrates that in addition to canonical TF-promoter regulation, restructuring of immunoglobulin regulatory sequences (i.e., enhancers) can also drive aberrant malignant circuitry endowing resistance to anti-BCL2 agents. Figure. Disclosures Neri: Celgene, Janssen: Consultancy, Honoraria, Research Funding. Bahlis:Celgene: Consultancy, Honoraria; Janssen: Consultancy, Honoraria; Takeda: Consultancy, Honoraria; Amgen: Consultancy, Honoraria; AbbVie: Consultancy, Honoraria.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

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)0,0020,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,247 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBlood→Même sujetMultiple Myeloma Research and Treatments→Travaux en français237 207→