Extended exposure to low doses of azacitidine induces differentiation of leukemic stem cells through activation of myeloperoxidase
Notice bibliographique
Résumé
Oral azacitidine (oral-Aza) treatment results in longer median overall survival (OS) (24.7 vs. 14.8 months in placebo) in patients with acute myeloid leukemia (AML) in remission after intensive chemotherapy. The dosing schedule of oral-Aza (14 days/28-day cycle) allows for low exposure of Aza for an extended duration thereby facilitating a sustained therapeutic effect. However, the underlying mechanisms supporting the clinical impact of oral-Aza in maintenance therapy remain to be fully understood. In this preclinical work, we explore the mechanistic basis of oral-Aza/extended exposure to Aza through in vitro and in vivo modeling. In cell lines, extended exposure to Aza results in sustained DNMT1 loss, leading to durable hypomethylation, and gene expression changes. In mouse models, extended exposure to Aza, preferentially targets immature leukemic cells. In leukemic stem cell (LSC) models, the extended dose of Aza induces differentiation and depletes CD34+CD38- LSC. Mechanistically, LSC differentiation is driven in part by increased myeloperoxidase (MPO) expression. Inhibition of MPO activity either by using an MPO-specific inhibitor or blocking oxidative stress, a known mechanism of MPO, partly reverses the differentiation of LSC. Overall, our preclinical work reveals novel mechanistic insights into oral-Aza and its ability to target LSC.
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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 | 0,001 |
| 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 ».