Targeting 3D chromosomal architecture at the RANK loci to suppress myeloma-driven osteoclastogenesis
Notice bibliographique
Résumé
Bone disease represents a major cause of morbidity and mortality in Multiple Myeloma (MM); primarily driven by osteoclasts whose differentiation is dependent on expression of RANKL by MM cells. Notably, costimulation by ITAM containing receptors (i.e., FcγR) can also play a crucial role in osteoclast differentiation. Modeling the pathology of the bone marrow microenvironment with an ex vivo culture system of primary human multiple myeloma cells, we herein demonstrate that FcγR-mediated signaling, via staphylococcal protein A (SpA) IgG immune-complexes, can act as a critical negative regulator of MM-driven osteoclast differentiation. Interrogation of the mode-of-action revealed that FcγR-mediated signaling causes epigenetic modulation of chromosomal 3D architecture at the RANK promoter; with altered spatial orientation of a proximal super enhancer. Combined this leads to substantial down-regulation of RANK at a transcript, protein, and functional level. These observations shed light on a novel mechanism regulating RANK expression and provide a rationale for targeting FcγR-signaling for the amelioration of osteolytic bone pathology in disease.
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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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».