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Enregistrement W4389246804 · doi:10.1182/blood-2023-182412

Inflammatory Signatures Define a New High-Risk T-Lineage ALL Subtype

2023· article· en· W4389246804 sur OpenAlexaff
Mark Gower, Ximing Li, Alicia G. Aguilar-Navarro, Brian Lin, Minerva Fernandez, Gibran Edun, Mursal Nader, Andrea Arruda, Anne Tierens, Elvin Wagenblast, Lin Yang, Ho Seok Lee, Sanam Loghavi, John E. Dick, Mark D. Minden, Johann Hitzler, Courtney L. Jones, Gregory W. Schwartz, Igor Dolgalev, Soheil Jahangiri, Anastasia N. Tikhonova

Notice bibliographique

RevueBlood · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Lymphoblastic Leukemia research
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of GuelphUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImmunophenotypingMyeloidBiologyLeukemiaLineage (genetic)T cellImmunologyPhenotypeCancerCancer researchMedicineAntigenGeneticsGeneImmune system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

T-lineage acute lymphoblastic leukemia (ALL) is an aggressive cancer comprising of diverse subtypes that are challenging to stratify using conventional immunophenotyping and have historically exhibited poor treatment outcomes in response to cytotoxic chemotherapy ( Nguyen, K et al. Leukemia 2008). Early T-cell Precursor ALL (ETP-ALL) represent a distinct subtype that displays a developmental block at the earliest stages of T-cell commitment, accompanied by the aberrant expression of myeloid and stem cell markers ( Coustan-Smith, E. et al. Lancet Oncol. 2009). The classification can be further complicated by T/Myeloid Mixed phenotype acute leukemia (T/My-MPAL), a rare and aggressive malignancy characterized by blasts with both T-cell lymphoid and myeloid markers ( George, B. S. et al. Biomedicines 2022). Accurate clinical diagnosis of T-lineage ALL is hindered by phenotypic variations among its subsets. Nevertheless, the precise diagnosis holds critical importance as drug sensitivity in preclinical models of T-lineage ALL is closely linked to the differentiation state, such as the sensitivity of ETP-ALL to the BCL-2 inhibitor venetoclax ( Chonghaile, T. N. et al. Nat Cancer 2021). This highlights the critical need to identify consistent phenotypic traits associated with unique therapeutic vulnerabilities to effectively tailor therapy to individual patients. To gain insights into subset-specific therapeutic vulnerabilities, we performed an integrative multiomic analysis of bone marrow (BM) samples (n=21) from newly diagnosed T-lineage ALL patients, including T-cell ALL (T-ALL), ETP-ALL, and T/My-MPAL. Leveraging cellular indexing of transcriptomes and epitopes in conjunction with T-cell receptor sequencing, we identified a distinct subset of patients spanning all three subtypes characterized by the high frequency of leukemic cells that most closely resemble healthy hematopoietic stem and progenitor cells (HSPC) by Symphony ( Kang, J. B. et al. Nat Commun 2021) query mapping, indicative of an earlier stage of differentiation arrest ( Figure 1A bottom). Pathway analysis revealed an inflammatory signature in patients with high frequencies of stem-like cells suggestive of an inflammatory microenvironment akin to high-risk AML ( Lasry, A. et al. Nat Cancer 2023), which we refer to as inflammatory T-lineage ALL. Next, we mined our multiomic data to generate a comprehensive geneset for inflammatory T-lineage ALL scoring in single cells and bulk samples ( Figure 1A top). Interestingly, Olink cytokine array analysis uncovered upregulation of production of cytokines IL-1β, IL-18, and/or OSM in inflammatory T-lineage ALL samples. Thus, this comprehensive multiomic analysis identified a subset of T-lineage ALL patients characterized by early differentiation arrest and inflammatory signatures. To explore the relationship between inflammatory T-lineage status and clinical response, we utilized the ssGSEA algorithm to score activity of our inflammatory signature in bulk RNA-sequencing data from the TARGET T-lineage ALL dataset (n=265, 74/265 inflammatory) ( Liu, Y. et al. Nat Genet 2017) and the Tran et al. study (n=27, 17/27 inflammatory) ( Tran, T. H. et al. Blood Adv 2022). We found a significant association between high inflammatory ssGSEA score and elevated MRD. To uncover the inflammatory T-lineage ALL mutational landscape, we performed whole exome sequencing on our study cohort, and compiled the reported mutations in the TARGET dataset. Interestingly, inflammatory T-lineage ALL patients, as predicted by inflammatory signature activity, had a significantly higher prevalence of mutations affecting cytokine signaling ( NRAS, JAK3), chromatin remodeling genes ( EZH2), and the WT1 oncogene. These analyses demonstrate a significant relationship between inflammatory status, genomic lesions, and MRD. Finally, we demonstrate that inflammatory, but not non-inflammatory, T-lineage ALL cells are significantly more sensitive to BCL-2 inhibitor venetoclax ex vivo (Figure 1B).Overall, our study has identified a new subtype of T-lineage ALL defined by an early arrest in T-cell development, inflammatory signaling, a unique mutational landscape, sensitivity to venetoclax, and an association with adverse clinical parameters.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,253 · 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

Citations0
Publié2023
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