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Enregistrement W2987642284 · doi:10.1182/blood.v112.11.3126.3126

High Prevalence of TERT Mutations in Chronic Lymphocytic Leukemia

2008· article· en· W2987642284 sur OpenAlexaff
Mark Hills, Alexander Roeth, Holger Nückel, Doug Horsman, Jan Duerig, Randy D. Gascoyne, Peter M. Lansdorp

Notice bibliographique

RevueBlood · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelomeres, Telomerase, and Senescence
Établissements canadiensTerry Fox Research InstituteBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDyskeratosis congenitaTelomereTelomeraseBone marrow failureCancer researchMyeloid leukemiaTelomerase reverse transcriptaseBiologyChronic lymphocytic leukemiaFanconi anemiaLeukemiaImmunologyDNA repairGeneticsGeneHaematopoiesisStem cell

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Heritable mutations in the genes that encode the three minimal components of the human telomerase complex, hTERT, hTERC and DKC are known to give rise to Dyskeratosis Congenita (DC), a rare disorder characterized by skin pigmentation abnormalities, nail dystrophy and leukoplakia. Telomeres in leukocytes of patients with DC are invariably very short and patients typically succumb to consequences of bone marrow failure, pulmonary fibrosis or malignancies. Other genetic defects including mutations in the telomeric protein TINF2 are also known to give rise to DC. However, not all individuals with mutations in “telomere maintenance” genes such as TERT, TERC, DKC and TINF2 will develop clinical symptoms during their lifetime and some patients, without clinical signs of DC, present with aplastic anemia (AA) and idiopathic pulmonary fibrosis (IPF). It was previously shown that hypomorphic mutations in hTERT are 3-fold more common in patients with acute myeloid leukemia (AML) than in controls (Calado et al., ASH abstracts 2007 110: 16). Together with the increased incidence of malignancies in DC these observations suggest that telomere dysfunction can trigger dysplastic as well as neoplastic disorders, most likely because progressive telomere loss results in loss of normal cells and thereby selects for cells with defects in the DNA damage checkpoint(s) that are normally triggered when chromosome ends have insufficient telomere repeats. Such cells are expected to have DNA repair defects and their malignant evolution could be facilitated further by telomere dysfunction triggering cycles of chromosome fusions/bridge/breakage before telomerase is eventually upregulated. In view of these considerations and the important role of telomeres in B cell biology (with telomeres being elongated in the germinal centre and memory B cells having longer telomeres than naïve B cells) we postulated that heritable genetic defects in telomere maintenance could predispose to B cell malignancies as well as AML. To test this hypothesis we sequenced TERC and TERT genes in 80 consecutive CLL patients. No mutations in TERC were found. Sequence variants in TERT were identified in 14 patients with one patient, a compound heterozygous, carrying 2 separate mutations. 5 of the 80 CLL patients carried the A279T TERT variant but this allele was also present in ~ 3% of control individuals. This TERT allele did not significantly reduce telomerase activity in telomerase reconstitution experiments measured by TRAP assay. All other TERT sequence variants that we found in CLL appear to be hypomorhic mutations (that reduce but not completely disable telomerase reverse transcriptase activity) and all were previously described in DC, AA, AML and IPF. Two common variants, D441E and A1062T were screened by high throughput dotblotting of DNA from CLL patients and frequencies of 3/142 (2.1 %) and 12/195 (6.2 %) were found respectively. The presumed germline origin of the TERT mutations in CLL needs to be confirmed. Our results indicate that hypomorphic TERT mutations are common in CLL and contribute to disease in over 10% of patients.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 GPT0,247
Écart entre enseignants0,231 · 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

Citations0
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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