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Enregistrement W4388853118 · doi:10.1101/2023.11.20.567858

Epigenetic vulnerabilities of leukemia harboring inactivating EZH2 mutations

2023· preprint· en· W4388853118 sur OpenAlexaff
Mona Alqazzaz, Genna M. Luciani, Victoria Vu, Raquel Martinez Machado, Magdalena M. Szewczyk, Ella C. Adamson, Sehyun Cheon, Fengling Li, C.H. Arrowsmith, Mark D. Minden, Dalia Baršytė-Lovejoy

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Myeloid Leukemia Research
Établissements canadiensStructural Genomics ConsortiumPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEZH2PRC2EpigeneticsCancer researchCarcinogenesisMyeloid leukemiaLeukemiaBiologyDownregulation and upregulationMutationCancerImmunologyGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Epigenetic regulators such as the polycomb repressive complex 2 (PRC2) play a critical role in both normal development and carcinogenesis. Mutations and functional dysregulation of PRC2 complex components such as EZH2 are implicated in various forms of cancer and associated with poor prognosis. This study investigated the epigenetic vulnerabilities of acute myeloid leukemia (AML) and myelodysplastic/myeloproliferative disorders (MDS/MPN) by performing a chemical probe screen in patient cells. Paradoxically, we observed increased sensitivity to EZH2 and EED inhibitors in AML and MDS/MPN patient cells harboring EZH2 mutations. Expression analysis indicated that EZH2 inhibition elicited upregulation of pathways responsible for cell death and growth arrest, specifically in patient cells with mutant EZH2. The identified EZH2 mutations had drastically reduced catalytic activity, resulting in lower cellular H3K27me3 levels and were associated with decreased EZH2 and PRC2 component EED protein levels. Overall, this study provides an important understanding of the role of EZH2 dysregulation in blood cancers and may indicate disease etiology for these poor prognosis AML and MDS/MPN cases.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

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)0,0020,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,248 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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