Humanized zebrafish enhance human hematopoietic stem cell survival and promote acute myeloid leukemia clonal diversity
Notice bibliographique
Résumé
Xenograft models are invaluable tools in establishing the current paradigms of hematopoiesis and leukemogenesis. The zebrafish has emerged as a robust alternative xenograft model but, like mice, lack specific cytokines that mimic the microenvironment found in human patients. To address this critical gap, we generated the first humanized zebrafish that express human hematopoietic-specific cytokines (GM-CSF, SCF, and SDF1α). Termed GSS fish, these zebrafish promote survival, self-renewal and multilineage differentiation of human hematopoietic stem and progenitor cells and result in enhanced proliferation and hematopoietic niche-specific homing of primary human leukemia cells. Using error-corrected RNA sequencing, we determined that patient-derived leukemias transplanted into GSS zebrafish exhibit broader clonal representation compared to transplants into control hosts. GSS zebrafish incorporating error-corrected RNA sequencing establish a new standard for zebrafish xenotransplantation that more accurately recapitulates the human context, providing a more representative cost-effective preclinical model system for evaluating personalized response-based treatment in leukemia and therapies to expand human hematopoietic stem and progenitor cells in the transplant setting.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».