The splicing factor RBM17 drives leukemic stem cell maintenance by evading nonsense-mediated decay of pro-leukemic factors
Notice bibliographique
Résumé
Chemo-resistance in acute myeloid leukemia (AML) patients is driven by leukemic stem cells (LSCs) resulting in high rates of relapse and low overall survival. Here, we demonstrate that upregulation of the splicing factor, RBM17 preferentially marks and sustains LSCs and directly correlates with shorten patient survival. RBM17 knockdown in primary AML cells leads to myeloid differentiation and impaired colony formation and in vivo engraftment. Integrative multi-omics analyses show that RBM17 repression leads to inclusion of poison exons and production of nonsense-mediated decay (NMD)-sensitive transcripts for pro-leukemic factors and the translation initiation factor, EIF4A2. We show that EIF4A2 is enriched in LSCs and its inhibition impairs primary AML progenitor activity. Proteomic analysis of EIF4A2-depleted AML cells shows recapitulation of the RBM17 knockdown biological effects, including pronounced suppression of proteins involved in ribosome biogenesis. Overall, these results provide a rationale to target RBM17 and/or its downstream NMD-sensitive splicing substrates for AML treatment.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».