Autophagy degrades immunogenic endogenous retroelements induced by 5-azacytidine in acute myeloid leukemia
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The hypomethylating agent 5-azacytidine (AZA) is the first-line therapy for acute myeloid leukemia (AML) patients unfit for intensive chemotherapy. Evidence suggests that the anti-tumor effect of AZA results partly from T-cell cytotoxic responses against MHC-I-associated peptides (MAPs) whose expression is induced by hypomethylation. Through a proteogenomic approach, we analyzed the impact of AZA on the transcriptome and MAP repertoire of four AML cell lines and validated salient findings in the transcriptome of 437 primary AML samples. We demonstrate that AZA caused pleiotropic changes in AML cells via perturbation of transcription, translation, and protein degradation. Overall, 1,364 MAPs were upregulated in AZA-treated cells, including several cancer-testis antigens. Increased MAP abundance was due to the upregulation of corresponding transcripts in a minority of cases and post-translational events in most cases. Furthermore, AZA-induced hypomethylation increased the abundance of numerous transcripts, of which 38% were endogenous retroelements (EREs). Upregulated ERE transcripts triggered innate immune responses but were degraded by autophagy and not processed into MAPs. Autophagy resulted from the formation of protein aggregates caused by AZA-dependent inhibition of DNMT2, a tRNA-methyl transferase enzyme. We found that autophagy inhibition had a synergistic effect with AZA on AML cell proliferation and survival, increased ERE levels and triggered pro-inflammatory responses. Finally, autophagy gene signatures were associated with a lower abundance of CD8 + T-cell markers in AML patients expressing high levels of EREs. Altogether, this work demonstrates that the impact of AZA is regulated at several levels and suggests that inhibiting autophagy could improve the immune recognition of AML blasts in patients.
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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 ».