Blocking STAT3/5 through direct or upstream kinase targeting in leukemic cutaneous T‐cell lymphoma
Notice bibliographique
Résumé
Leukemic cutaneous T-cell lymphomas (L-CTCL) are lymphoproliferative disorders of skin-homing mature T-cells causing severe symptoms and high mortality through chronic inflammation, tissue destruction, and serious infections. Despite numerous genomic sequencing efforts, recurrent driver mutations have not been identified, but chromosomal losses and gains are frequent and dominant. We integrated genomic landscape analyses with innovative pharmacologic interference studies to identify key vulnerable nodes in L-CTCL. We detected copy number gains of loci containing the STAT3/5 oncogenes in 74% (n = 17/23) of L-CTCL, which correlated with the increased clonal T-cell count in the blood. Dual inhibition of STAT3/5 using small-molecule degraders and multi-kinase blockers abolished L-CTCL cell growth in vitro and ex vivo, whereby PAK kinase inhibition was specifically selective for L-CTCL patient cells carrying STAT3/5 gains. Importantly, the PAK inhibitor FRAx597 demonstrated encouraging anti-leukemic activity in vivo by inhibiting tumor growth and disease dissemination in intradermally xenografted mice. We conclude that STAT3/5 and PAK kinase interaction represents a new therapeutic node to be further explored in L-CTCL.
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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 | 0,000 |
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 ».