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Enregistrement W4283268307 · doi:10.21203/rs.3.rs-1696855/v1

EIF4A inhibition targets bioenergetic homeostasis in AML and synergizes with cytarabine and venetoclax

2022· preprint· en· W4283268307 sur OpenAlexafffund
Katie Fooks, Gabriela Galicia-Vázquez, Alejandro Schcolnik‐Cabrera, Victor Gife, Zaynab Nouhi, William W. L. Poon, Vincent Luo, Raquel Aloyz, Alexandre Orthwein, Laura Hulea, François Mercier

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Myeloid Leukemia Research
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversité de MontréalHôpital Maisonneuve-Rosemont
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéLeukemia and Lymphoma Society of CanadaJewish General HospitalLeukemia and Lymphoma Society
Mots-clésVenetoclaxCytarabineCancer researchBioenergeticsBiologyMedicineInternal medicineLeukemiaMyeloid leukemiaCell biologyMitochondrion

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Acute myeloid leukemia (AML) is an aggressive hematological cancer resulting from uncontrolled proliferation of differentiation-blocked myeloid cells. Seventy percent of AML patients are currently not cured with available treatments, highlighting the need of novel therapeutic strategies. A promising target in AML is the mammalian target of rapamycin complex 1 (mTORC1). Clinical inhibition of mTORC1 is limited by its reactivation through compensatory and regulatory feedback loops. Here, we developed a strategy to curtail these drawbacks through inhibition of an mTORC1 target, the eukaryotic initiation factor 4A (eIF4A). Methods We tested the anti-leukemic effect of a potent and specific eIF4A inhibitor (eIF4Ai), CR-1-31-B, in combination with cytosine arabinoside (araC) or the BCL2 inhibitor venetoclax. We utilized the MOLM-14 human AML cell line to model chemoresistant disease both in vitro and in vivo. In eIF4Ai-treated cells, we assessed for changes in survival and apoptosis, de novo protein synthesis, targeted intracellular metabolite content, bioenergetic profile, mitochondrial reactive oxygen species (mtROS) and mitochondrial membrane potential (MMP). Results eIF4i exhibits anti-leukemia activity in vivo while sparing non-malignant myeloid cells. In vitro, eIF4Ai synergizes with two therapeutic agents in AML, araC and venetoclax. eIF4Ai reduces mitochondrial membrane potential (MMP), the rate of ATP synthesis from mitochondrial respiration and glycolysis, and the expression of the antiapoptotic factors BCL2 and MCL1. Concomitantly, eIF4Ai decreases intracellular levels of specific metabolic intermediates of the tricarboxylic acid cycle (TCA cycle) and glucose metabolism, while enhancing mtROS. In vitro redox stress contributes to eIF4Ai cytotoxicity. Conclusions We discovered that AML cells rely on eIF4A-dependent cap translation for survival in vitro and in vivo. Our work indicates that eIF4A drives an intrinsic metabolic program sustaining bioenergetic and redox homeostasis. Furthermore, our work suggests that eIF4A-dependent cap translation contributes to adaptive processes involved in resistance to relevant therapeutic agents in AML.

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 seuil0,004

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 recherche0,0000,001
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,322 · 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
Routes d'admission2
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