Untargeted metabolomics identifies metabolic dysregulation of sphingolipids associated with aggressive chronic lymphocytic leukaemia and poor survival
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Metabolic dependencies of chronic lymphocytic leukaemia (CLL) cells may represent new personalized treatment approaches in patients harbouring unfavourable features. METHODS: Here, we used untargeted metabolomics and lipidomics analyses to isolate metabolomic features associated with aggressive CLL and poor survival outcomes. We initially focused on profiles associated with overexpression of the adverse metabolic marker glycosyltransferase (UGT2B17) associated with poor survival and drug resistance. RESULTS: Leukaemic B-cell metabolomes indicated a significant perturbation in lipids, predominantly bio-active sphingolipids. Expression of numerous enzyme-encoding genes of sphingolipid biosynthesis pathways was significantly associated with shorter patient survival. Targeted metabolomics further exposed higher circulating levels of glucosylceramides (C16:0 GluCer) in CLL patients relative to healthy donors and an aggressive cancer biology. In multivariate analyses, C16:0 GluCer and sphinganine were independent prognostic markers and were inversely linked to treatment-free survival. These two sphingolipid species function as antagonistic mediators, with sphinganine being pro-apoptotic and GluCer being pro-proliferative, tested in leukemic B-CLL cell models. Blocking GluCer synthesis using ceramide glucosyltransferase inhibitors induced cell death and reduced the proliferative phenotype, which further sensitized a leukaemic B-cell model to the anti-leukaemics fludarabine and ibrutinib in vitro. CONCLUSIONS: Specific sphingolipids may serve as prognostic markers in CLL, and inhibiting enzymatic pathways involved in their biosynthesis has potential as a therapaeutic approach.
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.
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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 découle