Enhanced IFN Sensing by Aggressive Chronic Lymphocytic Leukemia Cells
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Type I IFN is made by cells in response to stress. Cancer cells exist in a state of stress, but their IFN response is complex and not completely understood. This study investigated the role of autocrine IFN in human chronic lymphocytic leukemia (CLL) cells. CLL cells were found to make low amounts of IFN via TANK-binding kinase 1 pathways, but p-STAT1 and -STAT2 proteins along with IFN-stimulated genes that reflect IFN activation were variably downregulated in cultured CLL cells by the neutralizing IFNAR1 Ab anifrolumab. Patients with CLL were segregated into two groups based on the response of their leukemia cells to anifrolumab. Samples associated with more aggressive clinical behavior indicated by unmutated IGHV genes along with high CD38 and p-Bruton’s tyrosine kinase expression exhibited responses to low amounts of IFN that were blocked by anifrolumab. Samples with more indolent behavior were unaffected by anifrolumab. Hypersensitivity to IFN was associated with higher expression of IFNAR1, MX1, STAT1, and STAT2 proteins and lower activity of negative regulatory tyrosine phosphatases. Autocrine IFN protected responsive CLL cells from stressful tissue culture environments and therapeutic drugs such as ibrutinib and venetoclax in vitro, in part by upregulating Mcl-1 expression. These findings suggest hypersensitivity to IFN may promote aggressive clinical behavior. Specific blockade of IFN signaling may improve outcomes for patients with CLL with higher-risk disease.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».