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Enregistrement W4282927888 · doi:10.1158/1538-7445.am2022-5662

Abstract 5662: Targeting N-myristoylation for therapy of adult acute myeloid leukemia

2022· article· en· W4282927888 sur OpenAlexaff
Jay M. Gamma, Aishwarya Iyer, Megan C. Yap, Zoulika Zak, Krista M. Vincent, Cassidy Ekstrom, Qiang Liu, Erwan Beauchamp, Lynne‐Marie Postovit, Jean Wang, John R. Mackey, Naveen Pemmaraju, Gautam Borthakur, Joseph Brandwein, Luc G. Berthiaume

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRetinoids in leukemia and cellular processes
Établissements canadiensUniversity of TorontoQueen's UniversityUniversity Health NetworkUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCancer researchMyristoylationCell cultureBiologyCancerTranscriptomeApoptosisCell growthCellInternal medicinePhosphorylationMedicineGene expressionCell biologyGeneBiochemistryGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Two N-myristoyltransferases (NMTs) NMT1 and NMT2 catalyze the reaction. NMT1 is ubiquitous expressed and is essential for cell survival while NMT2 is more variably expressed and non-essential suggesting that their substrate specificity and activity levels differ. Historically, inhibition of myristoylation was suggested as a therapeutic anti-cancer target since NMTs expression were shown to be increased in numerous types of cancers and myristoylation was shown to be essential for proper localization and activity of some important proto-oncogenes such as Src Family Kinases (SFKs). Recently, we showed NMT2 expression is lost in numerous haematological cancer cell lines (including AML) and that these haematological cancer cell lines are exquisitely sensitive to the pan-NMT inhibitor PCLX-001. PCLX-001 recently entered human clinical trials as once daily oral therapy for relapsed/refractory B-cell Non-Hodgkin Lymphoma and advanced solid malignances. Dysregulation and oncogenic activity of SFKs occurs frequently in AML, suggesting NMT inhibition could provide therapeutic benefit in this indication. Data analysis from the TCGA transcriptome database revealed that high NMT1 and low NMT2 were associated with reduced overall and event-free survival in adult AML. Moreover, high NMT1 - but not NMT2 - expression is associated with proliferative gene sets in AML cell lines. AML cell lines treated with PCLX-001 showed a significant reduction in total protein myristoylation, reduced levels of SFK proteins and SFK phosphorylation as well as significant increases in ER stress marker BIP protein and caspase 3 cleavage. PCLX-001 induced apoptosis in AML cell lines and patient blasts at concentrations that spared a large proportion of peripheral blood lymphocytes and monocytes from healthy individuals. PCLX-001 monotherapy had dose-dependent anticancer activity in an AML MV-4-11 cell line derived xenograft (CDX) and two AML patient derived xenografts (PDXs) and produced complete remissions in subcutaneous AML CDX. In tail-vein injected PDX models, PCLX-001 treatment resulted in up to 95% reduction of human CD45+ cells in peripheral blood and bone marrow. PCLX-001 preferentially targeted AML cells inducing apoptosis and reducing leukemic burden. These findings validate NMT inhibition as a novel therapeutic strategy for AML and warrant the evaluation of PCLX-001 in clinical trials for adult AML. Citation Format: Jay Gamma, Aishwarya Iyer, Megan Yap, Zoulika Zak, Krista Vincent, Cassidy Ekstrom, Qiang Liu, Erwan Beauchamp, Lynne Postovit, Jean Wang, John R. Mackey, Naveen Pemmaraju, Gautam Borthakur, Joseph Brandwein, Luc Berthiaume. Targeting N-myristoylation for therapy of adult acute myeloid leukemia [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2022; 2022 Apr 8-13. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2022;82(12_Suppl):Abstract nr 5662.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

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)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,328 · 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

Citations0
Publié2022
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