Unveiling the complexity of transcription factor networks in hematopoietic stem cells: implications for cell therapy and hematological malignancies
Notice bibliographique
Résumé
The functionality and longevity of hematopoietic tissue is ensured by a tightly controlled balance between self-renewal, quiescence, and differentiation of hematopoietic stem cells (HSCs) into the many different blood lineages. Cell fate determination in HSCs is influenced by signals from extrinsic factors (e.g., cytokines, irradiation, reactive oxygen species, O2 concentration) that are translated and integrated by intrinsic factors such as Transcription Factors (TFs) to establish specific gene regulatory programs. TFs also play a central role in the establishment and/or maintenance of hematological malignancies, highlighting the need to understand their functions in multiple contexts. TFs bind to specific DNA sequences and interact with each other to form transcriptional complexes that directly or indirectly control the expression of multiple genes. Over the past decades, significant research efforts have unraveled molecular programs that control HSC function. This, in turn, led to the identification of more than 50 TF proteins that influence HSC fate. However, much remains to be learned about how these proteins interact to form molecular networks in combination with cofactors (e.g. epigenetics factors) and how they control differentiation, expansion, and maintenance of cellular identity. Understanding these processes is critical for future applications particularly in the field of cell therapy, as this would allow for manipulation of cell fate and induction of expansion, differentiation, or reprogramming of HSCs using specific cocktails of TFs. Here, we review recent findings that have unraveled the complexity of molecular networks controlled by TFs in HSCs and point towards possible applications to obtain functional HSCs ex vivo for therapeutic purposes including hematological malignancies. Furthermore, we discuss the challenges and prospects for the derivation and expansion of functional adult HSCs in the near future.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».