N-Acetylcysteine alters disease progression and increases Janus Kinase mutation frequency in a mouse model of precursor B cell acute lymphoblastic leukemia
Notice bibliographique
Résumé
Abstract B cell acute lymphoblastic leukemia (B-ALL) is the most prevalent type of cancer in young children and is associated with high levels of reactive oxygen species (ROS). The antioxidant N-acetylcysteine (NAC) was tested for its ability to alter disease progression in a mouse model of B-ALL. Mb1-CreΔPB mice have deletions in genes encoding PU.1 and Spi-B in B cells and develop B-ALL at 100% incidence. Treatment of Mb1-CreΔPB mice with NAC in drinking water significantly reduced the frequency of CD19 + pre-B ALL cells infiltrating the thymus at 11 weeks of age. However, treatment with NAC did not reduce leukemia progression or increase survival by median 16 weeks of age. NAC significantly altered gene expression in leukemias in treated mice. Mice treated with NAC had increased frequencies of activating mutations in genes encoding Janus Kinases 1 and 3. In particular, frequencies of Jak3 R653H mutations were increased in mice treated with NAC compared to control drinking water. NAC opposed oxidization of PTEN protein ROS in cultured leukemia cells. These results show that NAC alters leukemia progression in this mouse model, ultimately selecting for leukemias with high Jak3 R653H mutation frequencies.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».