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Enregistrement W4311298606 · doi:10.1101/2022.12.02.518683

Autophagy degrades immunogenic endogenous retroelements induced by 5-azacytidine in acute myeloid leukemia

2022· preprint· en· W4311298606 sur OpenAlexaff
Nandita Noronha, Chantal Durette, Bianca E Silva, Justine Courtois, Juliette Humeau, Allan Sauvat, Marie‐Pierre Hardy, Krystel Vincent, Jean‐Philippe Laverdure, Joël Lanoix, Frédéric Baron, Pierre Thibault, Claude Perreault, Grégory Ehx

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEpigenetics and DNA Methylation
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMyeloid leukemiaAutophagyTranscriptomeBiologyDownregulation and upregulationCytotoxic T cellMyeloidLeukemiaCancer researchCell biologyGene expressionGeneImmunologyApoptosisGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,220 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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