Targeting Leukemia-Initiating Cells in Acute Lymphoblastic Leukemia
Notice bibliographique
Résumé
The concept that different leukemias are developmentally distinct and, like in normal hematopoiesis, generated by restricted populations of cells named leukemia-initiating cells (LIC), is becoming more established. These cancer stem-like cells have been assumed to have unique properties, including the capability of self-renewing and giving rise to "differentiated" or non-LICs that make up the whole tumor. Cell populations enriched with LIC activity have been characterized in different hematopoietic malignancies, including human acute lymphoblastic leukemia (ALL). Related studies have also demonstrated that LICs are functionally distinct from bulk cells and modulated by distinct molecular signaling pathways and epigenetic mechanisms. Here we review several biological and clinical aspects related to LICs in ALL, including (i) immunophenotypic characterization of LIC-enriched subsets in human and mouse models of ALL, (ii) emerging therapeutics against regulatory signaling pathways involved in LIC progression and maintenance in T- and B-cell leukemias, (iii) novel epigenetic and age-related mechanisms of LIC propagation, and (iv) ongoing efforts in immunotherapy to eradicate LIC-enriched cell subsets in relapsed and refractory ALL cases. Current conventional treatments do not efficiently eliminate LICs. Therefore, innovative therapeutics that exclusively target LICs hold great promise for developing an effective cure for ALL.
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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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».