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Enregistrement W3138657204 · doi:10.1186/s13046-021-01835-8

PDX models reflect the proteome landscape of pediatric acute lymphoblastic leukemia but divert in select pathways

2021· article· en· W3138657204 sur OpenAlexafffund
Anuli C. Uzozie, Enes K. Ergin, Nina Rolf, Janice Tsui, Amanda Lorentzian, Samuel S. H. Weng, Lorenz Nierves, Theodore G. Smith, Chinten James Lim, Christopher A. Maxwell, Gregor S. D. Reid, Philipp F. Lange

Notice bibliographique

RevueJournal of Experimental & Clinical Cancer Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Lymphoblastic Leukemia research
Établissements canadiensCanadian Centre for Applied Research in Cancer ControlUniversity of British Columbia HospitalBC Children's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesMichael Cuccione FoundationCanada Research ChairsMichael Smith Health Research BCBC Children's HospitalChildren's Hospital FoundationBC Children’s Hospital FoundationCanadian Institutes of Health ResearchEuropean Hematology Association
Mots-clésProteomeLeukemiaCancer researchBiologyProteomicsMedicineBioinformaticsImmunologyGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Murine xenografts of pediatric leukemia accurately recapitulate genomic aberrations. How this translates to the functional capacity of cells remains unclear. Here, we studied global protein abundance, phosphorylation, and protein maturation by proteolytic processing in 11 pediatric B- and T- cell ALL patients and 19 corresponding xenografts. METHODS: Xenograft models were generated for each pediatric patient leukemia. Mass spectrometry-based methods were used to investigate global protein abundance, protein phosphorylation, and limited proteolysis in paired patient and xenografted pediatric acute B- and T- cell lymphocytic leukemia, as well as in pediatric leukemia cell lines. Targeted next-generation sequencing was utilized to examine genetic abnormalities in patients and in corresponding xenografts. Bioinformatic and statistical analysis were performed to identify functional mechanisms associated with proteins and protein post-translational modifications. RESULTS: Overall, we found xenograft proteomes to be most equivalent with their patient of origin. Protein level differences that stratified disease subtypes at diagnostic and relapse stages were largely recapitulated in xenografts. As expected, PDXs lacked multiple human leukocyte antigens and complement proteins. We found increased expression of cell cycle proteins indicating a high proliferative capacity of xenografted cells. Structural genomic changes and mutations were reflected at the protein level in patients. In contrast, the post-translational modification landscape was shaped by leukemia type and host and only to a limited degree by the patient of origin. Of 201 known pediatric oncogenic drivers and drug-targetable proteins, the KMT2 protein family showed consistently high variability between patient and corresponding xenografts. Comprehensive N terminomics revealed deregulated proteolytic processing in leukemic cells, in particular from caspase-driven cleavages found in patient cells. CONCLUSION: Genomic and host factors shape protein and post-translational modification landscapes differently. This study highlights select areas of diverging biology while confirming murine patient-derived xenografts as a generally accurate model system.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesIntégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,158
Tête enseignante GPT0,469
Écart entre enseignants0,311 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations24
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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