Modification of the Histone Landscape with JAK Inhibition in Myeloproliferative Neoplasms
Notice bibliographique
Résumé
Dysregulation of epigenetic processes is increasingly understood to play a role in the pathogenesis of myeloproliferative neoplasms (MPNs). Ruxolitinib, a JAK/STAT inhibitor, has proved a useful addition to the therapeutic arsenal for these disorders, but has limited disease modifying activity. We determined the effect of JAK inhibition on the histone landscape of MPN cells in cell line models of MPNs and validated using samples from the MAJIC randomised clinical trial of ruxolitinib in polycythaemia vera and essential thrombocythaemia. We demonstrated an epigenetic modifying effect of ruxolitinib using a histone modification assay. The majority of 21 histone H3 modifications were upregulated, with H3K27me3 and H3K36me2 significant in the combined cell line results. Chromatin immunoprecipitation and sequencing (CHIP-seq) for three marks of interest, H3K4me1, H3K4me3 and H3K27ac, was consistent with the histone modification assay showing a significant increase in H3K4me3 and H3K27ac peaks at promoter regions, both marks of active transcription. In contrast, RNA sequencing demonstrates a coordinated reduction in gene expression in a number of cell pathways including PI3K-AKT signalling, transcriptional misregulation in cancer and JAK-STAT signalling in spite of these histone changes. This highlights the complex mechanisms of transcriptional control within the cells which was reflected in analysis of the histone landscape in patient samples following ruxolitinib treatment.
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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 ».