Inflammatory signals from fatty bone marrow support DNMT3A driven clonal hematopoiesis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Both fatty bone marrow (FBM) and somatic mutations in hematopoietic stem cells (HSCs), also termed clonal hematopoiesis (CH) accumulate with human aging. However it remains unclear whether FBM can modify the evolution of CH. To address this question, we herein present the interaction between CH and FBM in two preclinical male mouse models: after sub-lethal irradiation or after castration. An adipogenesis inhibitor (PPARγ inhibitor) is used in both models as a control. A significant increase in self-renewal can be detected in both human and rodent DNMT3A Mut -HSCs when exposed to FBM. DNMT3A Mut -HSCs derived from older mice interacting with FBM have even higher self-renewal in comparison to DNMT3A Mut -HSCs derived from younger mice. Single cell RNA-sequencing on rodent HSCs after exposing them to FBM reveal a 6-10 fold increase in DNMT3A Mut -HSCs and an activated inflammatory signaling. Cytokine analysis of BM fluid and BM derived adipocytes grown in vitro demonstrates an increased IL-6 levels under FBM conditions. Anti-IL-6 neutralizing antibodies significantly reduce the selective advantage of DNMT3A Mut -HSCs exposed to FBM. Overall, paracrine FBM inflammatory signals promote DNMT3A -driven clonal hematopoiesis, which can be inhibited by blocking the IL-6 pathway.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
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 ».