Dasatinib response in acute myeloid leukemia is correlated with FLT3/ITD, PTPN11 mutations and a unique gene expression signature
Notice bibliographique
Résumé
Novel targeted therapies demonstrate improved survival in specific subgroups (defined by genetic variants) of acute myeloid leukemia (AML) patients, validating the paradigm of molecularly targeted therapy. However, identifying correlations between AML molecular attributes and effective therapies is challenging. Recent advances in high-throughput in vitro drug sensitivity screening applied to primary AML blasts were used to uncover such correlations; however, these methods cannot predict the response of leukemic stem cells (LSCs). Our study aimed to predict in vitro response to targeted therapies, based on molecular markers, with subsequent validation in LSCs. We performed ex vivo sensitivity screening to 46 drugs on 29 primary AML samples at diagnosis or relapse. Using unsupervised hierarchical clustering analysis we identified group with sensitivity to several tyrosine kinase inhibitors (TKIs), including the multi-TKI, dasatinib, and searched for correlations between dasatinib response, exome sequencing and gene expression from our dataset and from the Beat AML dataset. Unsupervised hierarchical clustering analysis of gene expression resulted in clustering of dasatinib responders and non-responders. In vitro response to dasatinib could be predicted based on gene expression (AUC=0.78). Furthermore, mutations in FLT3/ITD and PTPN11 were enriched in the dasatinib sensitive samples as opposed to mutations in TP53 which were enriched in resistant samples. Based on these results, we selected FLT3/ITD AML samples and injected them to NSG-SGM3 mice. Our results demonstrate that in a subgroup of FLT3/ITD AML (4 out of 9) dasatinib significantly inhibits LSC engraftment. In summary we show that dasatinib has an anti-leukemic effect both on bulk blasts and, more importantly, LSCs from a subset of AML patients that can be identified based on mutational and expression profiles. Our data provide a rational basis for clinical trials of dasatinib in a molecularly selected subset of AML patients.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».