Lipids and the cancer stemness regulatory system in acute myeloid leukemia
Notice bibliographique
Résumé
Acute myeloid leukemia (AML) is a heterogeneous disease of impaired myeloid differentiation and a caricature of normal hematopoiesis. Leukemic stem cells (LSCs) are responsible for long-term clonal propagation in AML just as hematopoietic stem cells (HSCs) sustain lifelong hematopoiesis. LSCs are often resistant to standard chemotherapy and are responsible for clinical relapse. Although AML is highly heterogeneous, determinants of stemness are prognostic for AML patient survival and can predict AML drug sensitivity. Therefore, one way to overcome challenges preventing efficacious treatment outcomes is to target LSC stemness. Metabolomic and lipidomic studies of serum and cells from AML patients are emerging to complement genomic, transcriptomic, epigenetic, and proteomic data sets to characterize and stratify AML. Recent studies have shown the value of fractionating LSCs versus blasts when characterizing metabolic pathways and implicate the importance of lipid balance to LSCs function. As more extensive metabolic studies coupled to functional in vivo assays are conducted on highly purified HSCs, bulk AML, and LSCs, the similarities and differences in lipid homeostasis in stem-like versus more mature AML subtypes as well as from normal HSCs are emerging. Here, we discuss the latest findings from studies of lipid function in LSCs, with a focus on sphingolipids (SLs) as stemness/lineage fate mediators in AML, and the balance of fatty acid anabolism and catabolism fueling metabolic flexibility and drug resistance in AML. We also discuss how designing successful strategies to target lipid vulnerabilities and improve AML patient survival should take into consideration the hierarchical nature of AML.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».