Non-coding <i>NFKBIZ</i> 3′ UTR mutations promote cell growth and resistance to targeted therapeutics in diffuse large B-cell lymphoma
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Amplifications and non-coding 3′ UTR mutations affecting NFKBIZ have been identified as recurrent genetic events in diffuse large B-cell lymphoma (DLBCL). We confirm the prevalence and pattern of NFKBIZ 3′ UTR mutations in independent cohorts and determine they are enriched in the ABC subtype as well as the recently described novel BN2/C1/NOTCH2 classes of DLBCL. Presently, the effects of and mechanism by which non-coding mutations can act as cancer drivers has been relatively unexplored. Here, we provide a functional characterization of these non-coding NFKBIZ 3′ UTR mutations. We demonstrate that the resulting elevated expression of IκB-ζ confers growth advantage in DLBCL cell lines and primary germinal center B-cells as well as nominate novel IκB-ζ target genes with potential therapeutic implications. The limited responses to targeted treatments in DLBCL, particularly those targeting the NF-κB axis, led us to investigate and confirm that NFKBIZ 3′ UTR mutations affect response to therapeutics and suggest it may be a useful predictive biomarker. Statement of Significance Through functional characterization we reveal that non-coding NFKBIZ 3′ UTR mutations are a common driver in DLBCL, and mutation status may be a relevant biomarker to predict poor response to therapeutics targeting the NF-κB pathway.
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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) | 0,001 | 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 ».