MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3109220255 · doi:10.3389/fimmu.2020.604142

Metabolic Vulnerabilities and Epigenetic Dysregulation in Myeloproliferative Neoplasms

2020· review· en· W3109220255 sur OpenAlexaff
Vasundhara Sharma, Kenneth L. Wright, Pearlie K. Epling‐Burnette, Gary W. Reuther

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Immunology · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMyeloproliferative Neoplasms: Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEpigeneticsCancer researchBiologyMyelopoiesisHaematopoiesisMyeloidPhenotypeStem cellCell biologyGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Janus kinase 2 (JAK2)-driven myeloproliferative neoplasms (MPNs) are associated with clonal myelopoiesis, elevated risk of death due to thrombotic complications, and transformation to acute myeloid leukemia (AML). JAK2 inhibitors improve the quality of life for MPN patients, but these approved therapeutics do not readily reduce the natural course of disease or antagonize the neoplastic clone. An understanding of the molecular and cellular changes requisite for MPN development and progression are needed to develop improved therapies. Recently, murine MPN models were demonstrated to exhibit metabolic vulnerabilities due to a high dependence on glucose. Neoplastic hematopoietic progenitor cells in these mice express elevated levels of glycolytic enzymes and exhibit enhanced levels of glycolysis and oxidative phosphorylation, and the disease phenotype of these MPN model mice is antagonized by glycolytic inhibition. While all MPN-driving mutations lead to aberrant JAK2 activation, these mutations often co-exist with mutations in genes that encode epigenetic regulators, including loss of function mutations known to enhance MPN progression. In this perspective we discuss how altered activity of epigenetic regulators (e.g., methylation and acetylation) in MPN-driving stem and progenitor cells may alter cellular metabolism and contribute to the MPN phenotype and progression of disease. Specific metabolic changes associated with epigenetic deregulation may identify patient populations that exhibit specific metabolic vulnerabilities that are absent in normal hematopoietic cells, and thus provide a potential basis for the development of more effective personalized therapeutic approaches.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,272 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFrontiers in ImmunologyMême sujetMyeloproliferative Neoplasms: Diagnosis and TreatmentTravaux en français237 207