Age-Associated TET2 Mutations: Common Drivers of Myeloid Dysfunction, Cancer and Cardiovascular Disease
Notice bibliographique
Résumé
Acquired, inactivating mutations in Tet methylcytosine dioxygenase 2 (TET2) are detected in peripheral blood cells of a remarkable 5%–10% of adults greater than 65 years of age. They impart a hematopoietic stem cell advantage and resultant clonal hematopoiesis of indeterminate potential (CHIP) with skewed myelomonocytic differentiation. CHIP is associated with an overall increased risk of transformation to a hematological malignancy, especially myeloproliferative and myelodysplastic neoplasms (MPN, MDS) and acute myeloid leukemia (AML), of approximately 0.5% to 1% per year. However, it is becoming increasingly possible to identify individuals at greatest risk, based on CHIP mutational characteristics. CHIP, and particularly TET2-mutant CHIP, is also a novel, significant risk factor for cardiovascular diseases, related in part to hyper-inflammatory, progeny macrophages carrying TET2 mutations. Therefore, somatic TET2 mutations contribute to myeloid expansion and innate immune dysregulation with age and contribute to prevalent diseases in the developed world—cancer and cardiovascular disease. Herein, we describe the impact of detecting TET2 mutations in the clinical setting. We also present the rationale and promise for targeting TET2-mutant and other CHIP clones, and their inflammatory environment, as potential means of lessening risk of myeloid cancer development and dampening CHIP-comorbid inflammatory diseases.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».