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Enregistrement W4389242945 · doi:10.1182/blood-2023-179840

DNA Methylation Changes in Nucleated Red Blood Cells from Patients with Sickle Cell Disease: A Potential Marker of Engraftment after Stem Cell Transplantation

2023· article· en· W4389242945 sur OpenAlexaff
Jasmine Lewis, Nicolas Prud'homme, Ellen Kennedy, Fatima Iqbal, Amit Kalra, Pauline de Jesus, Gurpreet Singh, Monica Bhatia, Faisal Khan, Steven C. Greenway, Gregory M.T. Guilcher

Notice bibliographique

RevueBlood · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHemoglobinopathies and Related Disorders
Établissements canadiensLibin Cardiovascular Institute of AlbertaAlberta Children's HospitalCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDifferentially methylated regionsDNA methylationBiologyNucleated Red Blood CellTransplantationMolecular biologyHaematopoiesisCpG siteHematopoietic stem cell transplantationStem cellImmunologyGeneticsGeneMedicineFetusInternal medicineGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hematopoietic cell transplant (HCT) is the only established cure for sickle cell disease (SCD). Engraftment (chimerism) of donor red blood cells (RBCs) determines HCT success but current methods measure only white blood cell chimerism and may be inaccurate or fail to indicate graft rejection in a timely manner. Measurement of differentially methylated regions (DMRs) in nucleated red blood cells (nRBCs) to distinguish individuals with sickle cell anemia (genotype HbSS) nRBCs from HbAA and HbAS nRBCs to quantify RBC chimerism could improve post-HCT monitoring by increasing sensitivity to detect rejection and allow for early intervention. Cell-free DNA derived from nRBCs represents a potential method to specifically measure RBC chimerism. Methylation of cytosine nucleotides that are followed by a guanine (methylated CpG sites) is a major means of cell-specific gene expression, and measuring regions of multiple differentially methylated cytosines (DMRs) enables the identification of cell-of-origin of DNA fragments. Cell-free DNA is released into the circulation from all body tissues and cells, including nRBCs, and retains their cell-specific methylation signatures (figure 1). We hypothesized that DMRs unique to healthy and/or SCD nRBC DNA could be identified and later quantified to assess RBC donor chimerism. We generated genome-wide methylomes of nRBC DNA from pediatric SCD (n=2) and non-SCD control (n=3) patients using enzymatic methyl-sequencing (figure 2). From these 5 novel nRBC methylomes and publicly available methylomes and hydroxymethylomes from 35 different tissues and hematopoietic cells we computationally identified 105 DMRs uniquely found in nRBCs compared to other tissues and cells. There were 34 DMRs that specifically distinguished control nRBCs from SCD nRBCs. The 105 DMRs unique to nRBCs were all relatively hypomethylated. These DMRs were intergenic and not associated with CpG islands or shores. DMRs that distinguished SCD nRBCs from control nRBCs were predominantly hypermethylated (76%) in SCD nRBCs and were commonly (21%-24%) located at promoter, exon or intron sequences while 47% were intergenic. 24% were in CpG islands and 5% were in CpG shores. The most significant gene ontology terms in SCD-specific nRBC DMRs were cardiac-related, including heart contraction and conduction. Other highly significant terms were related to cell signaling, transmembrane transporters, and ion channels. Enriched pathway analysis identified terms related to cell signaling, though these were associated with neuronal and immune signaling pathways. To validate our in silico findings, we amplified 8 DMRs from genomic DNA isolated from 23 different cells and tissues and compared methylation patterns. Four DMRs were relatively hypomethylated in control nRBCs compared to SCD nRBCs and other tissues and cells. Amplification of these DMRs from cell-free DNA in patient plasma before and after HCT will validate them as potential unique markers of successful RBC chimerism. Quantification in recipients with HbAA and HbAS donors will be performed. The successful identification of nRBC-specific DMRs in plasma cell-free DNA will enable novel methodology for the quantification of RBC chimerism after HCT for SCD that can be compared to conventional methods of chimerism measurement in future clinical trials.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

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)0,0010,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,178
Écart entre enseignants0,175 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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