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Enregistrement W3186993723 · doi:10.1182/blood.2021011787

BTK inhibition sensitizes acute lymphoblastic leukemia to asparaginase by suppressing the amino acid response pathway

2021· article· en· W3186993723 sur OpenAlexaff
Miriam Butler, Dorette S. van Ingen Schenau, Jiangyan Yu, Silvia Jenni, Maria Pamela Dobay, Rico Hagelaar, Britt M. T. Vervoort, Trisha Tee, Fieke W. Hoff, Jules P.P. Meijerink, Steven M. Kornblau, Beat Bornhäuser, Jean‐Pierre Bourquin, Roland P. Kuiper, Laurens T. van der Meer, Frank N. van Leeuwen

Notice bibliographique

RevueBlood · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Lymphocytic Leukemia Research
Établissements canadiensPediatric Oncology Group
Organismes subventionnairesRadboud Universitair Medisch CentrumSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungNational Science Foundation
Mots-clésIbrutinibBruton's tyrosine kinaseAsparaginaseCancer researchPharmacologyMedicineTyrosine kinaseLeukemiaLymphoblastic LeukemiaImmunologyInternal medicineChronic lymphocytic leukemiaReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Asparaginase (ASNase) therapy has been a mainstay of acute lymphoblastic leukemia (ALL) protocols for decades and shows promise in the treatment of a variety of other cancers. To improve the efficacy of ASNase treatment, we used a CRISPR/Cas9-based screen to identify actionable signaling intermediates that improve the response to ASNase. Both genetic inactivation of Bruton's tyrosine kinase (BTK) and pharmacological inhibition by the BTK inhibitor ibrutinib strongly synergize with ASNase by inhibiting the amino acid response pathway, a mechanism involving c-Myc-mediated suppression of GCN2 activity. This synthetic lethal interaction was observed in 90% of patient-derived xenografts, regardless of the genomic subtype. Moreover, ibrutinib substantially improved ASNase treatment response in a murine PDX model. Hence, ibrutinib may be used to enhance the clinical efficacy of ASNase in ALL. This trial was registered at www.clinicaltrials.gov as # NCT02884453.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,254 · 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

Citations24
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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