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Enregistrement W4220986315 · doi:10.1038/s41467-022-29381-7

Discovery of a signaling feedback circuit that defines interferon responses in myeloproliferative neoplasms

2022· article· en· W4220986315 sur OpenAlexaff
Diana Saleiro, Jeremy Q. Wen, Ewa M. Kościuczuk, Frank Eckerdt, Elspeth M. Beauchamp, Chidera V. Oku, Gavin T. Blyth, Mariafausta Fischietti, Liliana Ilut, Marco Colamonici, William Palivos, Paula A. Atsaves, Dean Tan, Masha Kocherginsky, Rona Singer Weinberg, Eleanor N. Fish, John D. Crispino, Ronald Hoffman, Leonidas C. Platanias

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMyeloproliferative Neoplasms: Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensToronto General HospitalUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesRobert H. Lurie Comprehensive Cancer CenterNational Cancer InstituteNational Institutes of HealthU.S. Department of Health and Human ServicesMPN Research FoundationNorthwestern UniversityMemorial Sloan-Kettering Cancer CenterU.S. Department of Veterans Affairs
Mots-clésInterferonSignal transductionMyeloproliferative DisordersCancer researchComputer scienceBiologyComputational biologyImmunologyCell biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Interferons (IFNs) are key initiators and effectors of the immune response against malignant cells and also directly inhibit tumor growth. IFNα is highly effective in the treatment of myeloproliferative neoplasms (MPNs), but the mechanisms of action are unclear and it remains unknown why some patients respond to IFNα and others do not. Here, we identify and characterize a pathway involving PKCδ-dependent phosphorylation of ULK1 on serine residues 341 and 495, required for subsequent activation of p38 MAPK. We show that this pathway is essential for IFN-suppressive effects on primary malignant erythroid precursors from MPN patients, and that increased levels of ULK1 and p38 MAPK correlate with clinical response to IFNα therapy in these patients. We also demonstrate that IFNα treatment induces cleavage/activation of the ULK1-interacting ROCK1/2 proteins in vitro and in vivo, triggering a negative feedback loop that suppresses IFN responses. Overexpression of ROCK1/2 is seen in MPN patients and their genetic or pharmacological inhibition enhances IFN-anti-neoplastic responses in malignant erythroid precursors from MPN patients. These findings suggest the clinical potential of pharmacological inhibition of ROCK1/2 in combination with IFN-therapy for the treatment of MPNs.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,267 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations25
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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