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Enregistrement W3046970531 · doi:10.1158/1538-7445.pedca19-b57

Abstract B57: A combination of IL7Rα and NRAS mutations sheds light on the oncogenesis of T-cell acute lymphoblastic leukemia in a murine model

2020· article· en· W3046970531 sur OpenAlexaboutno aff
Hila Winer, Gisele Rodrigues, Wenqing Li, Julie A. Hixon, Scott K. Durum

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Lymphoblastic Leukemia research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeuroblastoma RAS viral oncogene homologInterleukin-7 receptorKRASCancer researchLeukemiaImmunologyMedicineBiologyCancerT cellInternal medicineIL-2 receptorColorectal cancerImmune system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Acute lymphoblastic leukemia (ALL) is the most common cancer in children. While most cases of ALL arise from B-cell precursors, 15% originate from T cells in the thymus (T-ALL). With current treatments, survival rate is high, but relapse occurs in 15-20% of children. In addition, most treatments are highly toxic, with severe side effects. Approximately 10% of T-ALL patients have somatic gain-of-function mutations in IL7Rα gene, and 15-22% of ALL patients have mutations in NRAS or KRAS. Furthermore, Ras pathway mutations are responsible for 30%-50% of ALL relapse. Recently, our lab showed that mutations in human IL7Rα alone (c.731_732insTTGTCCCAC) or human NRAS alone (G13D) are not sufficient to induce T-ALL from primary cells. However, a combination of both causes severe T-ALL in mice. Treatment with inhibitors against IL7Rα and NRAS signaling led to prolonged survival in these mice. Our new data indicate that the correct ratio between IL7Rα and NRAS expression is necessary to generate T-ALL in mice. Using RAG-/- mice injected with primary thymocytes transduced with mutated IL7Rα and NRAS in the optimal sequence in a polycistronic vector led to fatal disease 3 weeks after injection. These mice showed a 30-fold increase of leukocytes in the blood, spleen, and thymus, 80-fold increase in the lymph nodes, and a 5-fold increase in spleen weight, all indications of severe T-ALL. There was no indication of disease progression in mice injected with either empty vector or wild-type IL7Rα and mutated NRAS. To identify the pathways involved in T-ALL by these mutations, we used mass spectrometry and RNA sequencing. Our analysis showed significant increases in the well-known antiapoptotic, B-cell lymphoma 2 (BCL-2), mRNA, and protein levels and a major decrease in the proapoptotic BCL-2 antagonist/killer 1 (BAK-1) protein levels. In this manner, combination of both IL7Rα and NRAS mutations resulted in high Bcl-2:Bak-1 ratio, supported also by Western blot analysis. In addition, we observed a significant increase in the protein cytokinesis midbody regulator citron kinase (Cit), potentially leading to increased thymocytes proliferation and driving T-ALL formation. Taken together, our lab developed a strong model to study T-ALL in mice, shedding light on novel pathways of oncogenesis and targets for better therapeutic development. Citation Format: Hila Winer, Gisele Rodrigues, Wenqing Li, Julie Hixon, Scott Durum. A combination of IL7Rα and NRAS mutations sheds light on the oncogenesis of T-cell acute lymphoblastic leukemia in a murine model [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference on the Advances in Pediatric Cancer Research; 2019 Sep 17-20; Montreal, QC, Canada. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2020;80(14 Suppl):Abstract nr B57.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,301 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2020
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