H3K9me3-mediated epigenetic regulation of senescence in mice predicts outcome of lymphoma patients
Notice bibliographique
Résumé
Lesion-based targeting strategies underlie cancer precision medicine. However, biological principles - such as cellular senescence - remain difficult to implement in molecularly informed treatment decisions. Functional analyses in syngeneic mouse models and cross-species validation in patient datasets might uncover clinically relevant genetics of biological response programs. Here, we show that chemotherapy-exposed primary Eµ-myc transgenic lymphomas - with and without defined genetic lesions - recapitulate molecular signatures of patients with diffuse large B-cell lymphoma (DLBCL). Importantly, we interrogate the murine lymphoma capacity to senesce and its epigenetic control via the histone H3 lysine 9 (H3K9)-methyltransferase Suv(ar)39h1 and H3K9me3-active demethylases by loss- and gain-of-function genetics, and an unbiased clinical trial-like approach. A mouse-derived senescence-indicating gene signature, termed "SUVARness", as well as high-level H3K9me3 lymphoma expression, predict favorable DLBCL patient outcome. Our data support the use of functional genetics in transgenic mouse models to incorporate basic biology knowledge into cancer precision medicine in the clinic.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».