A syntenin-deficient microenvironment educates AML for aggressiveness
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In acute myeloid leukemia (AML), the stromal microenvironment plays a prominent role in promoting tumor cell survival and progression. Although widely explored, the crosstalk between leukemic and stromal cells remains poorly understood. Syntenin, a multi-domain PDZ protein, controls both the trafficking and signaling of key molecules involved in intercellular communication. Therefore, we aimed to clarify the role of environmental syntenin in the progression of AML. By in vivo approaches in syngeneic mice, we demonstrate that a syntenin-deficient environment reprograms AML blasts to survive independently of the stroma. Up-regulation of EEF1A2 in the blasts controls this gain of cell survival. Furthermore, using ex vivo co-culture systems, we show that syntenin-deficient bone marrow stromal cells (BMSC) enhance the survival of different types of AML cells, including patient samples, and suffice to educate syngeneic AML, recapitulating micro-environmental effects observed in vivo. We establish that syntenin-deficiency causes an increase of eIF5A and autophagy-related factors in BMSC, and provide evidence that the inhibition of autophagy prevents syntenin-deficient BMSC to stimulate AML survival. Altogether, these findings indicate that host-syntenin in the BM microenvironment acts as a repressor of AML aggressiveness. Key points - A syntenin-deficient host reprograms AML blasts, enhancing total protein synthesis and cell survival pathways - Autophagy in the syntenin-deficient microenvironment is responsible for the gain of AML cell survival
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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) | 0,002 | 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 ».