CRISPR screen identifies genes that sensitize AML cells to double-negative T-cell therapy
Notice bibliographique
Résumé
Acute myeloid leukemia (AML) remains a devastating disease in need of new therapies to improve patient survival. Targeted adoptive T-cell therapies have achieved impressive clinical outcomes in some B-cell leukemias and lymphomas but not in AML. Double-negative T cells (DNTs) effectively kill blast cells from the majority of AML patients and are now being tested in clinical trials. However, AML blasts obtained from ∼30% of patients show resistance to DNT-mediated cytotoxicity; the markers or mechanisms underlying this resistance have not been elucidated. Here, we used a targeted clustered regularly interspaced short palindromic repeats (CRISPR)/CRISPR-associated protein 9 (Cas9) screen to identify genes that cause susceptibility of AML cells to DNT therapy. Inactivation of the Spt-Ada-Gcn5-acetyltransferase (SAGA) deubiquitinating complex components sensitized AML cells to DNT-mediated cytotoxicity. In contrast, CD64 inactivation resulted in resistance to DNT-mediated cytotoxicity. Importantly, the level of CD64 expression correlated strongly with the sensitivity of AML cells to DNT treatment. Furthermore, the ectopic expression of CD64 overcame AML resistance to DNTs in vitro and in vivo. Altogether, our data demonstrate the utility of CRISPR/Cas9 screens to uncover mechanisms underlying the sensitivity to DNT therapy and suggest CD64 as a predictive marker for response in AML patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».