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Enregistrement W3157742375 · doi:10.1186/s12885-021-08259-9

The effects of secondary iron overload and iron chelation on a radiation-induced acute myeloid leukemia mouse model

2021· article· en· W3157742375 sur OpenAlexafffund
Lap Shu Alan Chan, Lilly Gu, Richard A. Wells

Notice bibliographique

RevueBMC Cancer · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Myeloid Leukemia Research
Établissements canadiensOffice of the Chief Medical ExaminerHealth Sciences CentreUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesNovartis Pharmaceuticals CanadaCanadian Blood ServicesLeukemia and Lymphoma Society of Canada
Mots-clésMedicineDeferasiroxMyeloid leukemiaMyelodysplastic syndromesBone marrowOxidative stressBone marrow failureInternal medicineLeukemiaMyeloidAnemiaImmunologyCancer researchHaematopoiesisStem cellThalassemiaBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Patients with myelodysplastic syndrome (MDS) require chronic red blood cell (RBC) transfusion due to anemia. Multiple RBC transfusions cause secondary iron overload and subsequent excessive generation of reactive oxygen species (ROS), which leads to mutations, cell death, organ failure, and inferior disease outcomes. We hypothesize that iron loading promotes AML development by increasing oxidative stress and disrupting important signaling pathways in the bone marrow cells (BMCs). Conversely, iron chelation therapy (ICT) may reduce AML risk by lowering iron burden in the iron-loaded animals. METHODS: We utilized a radiation-induced acute myeloid leukemia (RI-AML) animal model. Iron overload was introduced via intraperitoneal injection of iron dextran, and iron chelation via oral gavage of deferasirox. A total of 86 irradiated B6D2F1 mice with various levels of iron burden were monitored for leukemia development over a period of 70 weeks. The Kaplan-Meier estimator was utilized to assess AML free survival. In addition, a second cohort of 30 mice was assigned for early analysis at 5 and 7 months post-irradiation. The BMCs of the early cohort were assessed for alterations of signaling pathways, DNA damage response and gene expression. Statistical significance was established using Student's t-test or ANOVA. RESULTS: Iron loading in irradiated B6D2F1 mice accelerated RI-AML development. However, there was a progressive decrease in AML risk for irradiated mice with increase in iron burden from 7.5 to 15 to 30 mg. In addition, ICT decreased AML incidence in the 7.5 mg iron-loaded irradiated mice, while AML onset was earlier for the 30 mg iron-loaded irradiated mice that received ICT. Furthermore, analysis of BMCs from irradiated mice at earlier intervals revealed accelerated dysregulation of signaling pathways upon iron loading, while ICT partially mitigated the effects. CONCLUSIONS: We concluded that iron is a promoter of leukemogenesis in vivo up to a peak iron dose, but further iron loading decreases AML risk by increasing cell death. ICT can partially mitigate the adverse effects of iron overload, and to maximize its benefit this intervention should be undertaken prior to the development of extreme iron overload.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,082
Score d'incertitude au seuil0,506

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,278 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations15
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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