High-Throughput Chemical Screen on Acute Myeloid Leukemia Stem Cells Identifies Novel Anti-LSC Compounds
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Acute myeloid leukemia (AML) is an aggressive form of blood cancer defined by the uncontrolled proliferation and clonal expansion of immature myeloblast cells in the blood and bone marrow, leading to hematopoietic failure. Despite the use of aggressive and cytotoxic standard-of-care drugs, patients often relapse and succumb to the disease partially due to the inability of medically unfit patients to withstand the cytotoxic treatments, regrowth from minimal residual disease and the chemo-resistant nature of leukemic stem cells (LSCs) which can remain in a quiescent state and reside in a protective bone marrow niche. Hence, novel therapies targeting unique leukemic stem cell biology are highly needed to eliminate and avoid reoccurrence. High-throughput screens of human AML LSCs are not performed due to technical issues such as low LSC frequency within primary samples, an inability to purify LSCs, and the difficulty maintaining and expanding primary patient samples and LSCs in vitro. We were able to optimize conditions for a 4-week in vitro large-scale expansion (>600 million bulk) of the primary human AML sample 8227 (OCI-AML-8227), functionally validated to be enriched for LSCs in long-term xenotransplant assays (Eppert et al., 2011). These optimized conditions enabled the isolation and maintenance of the LSC-containing fraction for a chemical screen. We isolated the CD34+ LSC-containing fraction (>90% purity) and performed a high-throughput screen of 11,166 chemical molecules using a CellTiter Glo assay followed by a counter screen against normal CD34+ cord blood (CB) hematopoietic stem and progenitor cells. From this HT screen, a total of 61 hits had >70% inhibition on CD34+ 8227 cells and <30% inhibition on CD34+ CB cells. We also identified glucocorticoids, which were also identified in our prior small-scale anti-LSC screen where they were found to specifically drive human LSCs to terminally differentiate (Laverdière & Boileau, et al., 2018). We then performed dose response assays for each candidate compounds and confirmed 35 potent anti-LSC compounds with IC 50 < 1 μM. This refined the types of compounds to including anti-apoptotic inhibitors, GSK inhibitors, protease inhibitors, metabolism inhibitors, HDAC inhibitors, BET inhibitors, nucleic acid synthesis inhibitors, cell cycle inhibitors and Wnt/β-catenin inhibitors. This is interesting as some of the classes of these compounds (inhibitors of GSK, BET, nucleic acid synthesis, Wnt/β-catenin and metabolism) have been shown to target bulk and leukemic stem cells in AML in vitro and in vivo. We now aim to examine LSC eradication in a panel of genetically defined primary AMLs confirmed through in vitro and in vivo assays. Our goal is to be able to understand and establish the molecular mechanisms and biomarkers on primary functional LSCs. Disclosures No relevant conflicts of interest to declare.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 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; 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 ».